Des compétitions handi-ski d’envergure pour un tourisme sportif intégré au sein des stations de ski des Pyrénées-Orientales
Bibliographic record
Abstract
L’article s’intéresse à la structuration du handi-ski dans les stations de ski du massif des Pyrénées-Orientales (PO) et au développement d’un tourisme de loisir intégré qui en découle. Dès 1985, la mise en place de compétitions handi-ski dans les PO va rapprocher des acteurs locaux, Michel Douard (président de Handisport Béziers) et Jean-Claude Pous (élu délégué au sport et vice-président de la régie des skis des remontées mécaniques à Font-Romeu), et un acteur national, Georges Dejonghe (CTN handisport FFH). L’histoire de vie de ces acteurs montre comment ils ont créé les conditions pour sensibiliser les parties prenantes des stations de ski des PO à l’accueil des handi-skieurs. Cette sensibilisation passe par l’organisation de stages d’initiation associés aux compétitions handi-ski, dont le potentiel touristique devient alors un levier pour le développement d’un loisir intégré sur le territoire des PO. L’acceptation du handi-ski est d’autant plus convaincante auprès des décideurs qu’il représente une manne économique qui permet de combler les périodes « creuses » au sein des stations de ski des PO. Au final, cette opportunité saisonnière, répondant à des enjeux politico-économiques locaux, a permis d’encourager les conditions d’accueil des handi-sportifs en stations de ski des PO et, in fine, la participation sociale des handi-skieurs.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".