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Record W4400885280 · doi:10.7202/1112353ar

L’urgence climatique et les droits des personnes handicapées : état des lieux et perspectives1

2024· article· fr· W4400885280 on OpenAlexaffvenue
Sébastien Jodoin, Rose Paquet, Katherine Lofts

Bibliographic record

VenueAequitas Revue de développement humain handicap et changement social · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicClimate Change, Adaptation, Migration
Canadian institutionsGDG Environnement
Fundersnot available
KeywordsCurrent (fluid)Political sciencePsychologyEnvironmental planningBusinessGeographyEngineering

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article interroge le rôle que peut jouer le droit du handicap dans la lutte au changement climatique. En nous appuyant sur la Convention des Nations Unies relative aux droits des personnes handicapées, nous précisons les obligations des États envers les personnes handicapées dans le domaine des changements climatiques. Nous expliquons également que la vulnérabilité accrue des personnes handicapées dans la crise climatique résulte de l’interaction entre les incapacités des individus et les barrières institutionnelles, économiques, comportementales et environnementales auxquels ils sont confrontés dans la société. Nous présentons ensuite les résultats d’une analyse systématique de la protection des droits des personnes handicapées dans le contexte des politiques climatiques adoptées autour du monde. Enfin, nous terminons par une présentation des contentieux climatiques liés aux droits des personnes handicapées. Nous suggérons que des solutions climatiques inclusives du handicap sont non seulement essentielles pour protéger les droits et la dignité des personnes handicapées, mais qu’elles pourraient permettre à une plus grande partie de la population de contribuer à l’émergence de sociétés sobres en carbone et d’améliorer leur résilience climatique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.326
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.170
GPT teacher head0.397
Teacher spread0.227 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2024
Admission routes2
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