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Record W4406946002 · doi:10.7202/1115594ar

La place du para-dressage dans la recherche sur le handicap, les loisirs et les sports : une revue narrative de la littérature

2024· article· fr· W4406946002 on OpenAlexvenueno aff
Zinnia Guittin, Vanina Deneux‐Le Barh, Jocelyne Porcher, Sylvie Pérez

Bibliographic record

VenueAequitas Revue de développement humain handicap et changement social · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicInclusion and Disability in Education and Sport
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le para-dressage est la seule discipline équestre présente aux Jeux Paralympiques. L’objectif de la présente revue de la littérature est de comprendre l’état actuel de la recherche sur la pratique du para-dressage, afin d’interroger la possibilité pour les Jeux Paralympiques de représenter une opportunité pour le développement de la pratique de l’équitation pour des personnes en situation de handicap. Il existe à ce jour très peu d’articles scientifiques autour de cette discipline sportive. Les articles retenus ici évoquent les bénéfices psycho-affectifs et sociaux de la pratique sportive du para-dressage, et notamment l’effet normalisant qu’elle permet. Pour les personnes nées avec leur incapacité tout comme pour les personnes accidentées, la pratique de l’équitation leur permet de nouer une relation forte avec le cheval et de se forger une identité centrée autour de l’animal et du sport, une identité de cavalier. En conclusion, la mise en visibilité du para-dressage aux Jeux Paralympiques peut mettre en lumière les nombreux bénéfices qu’elle apporte aux personnes ayant des incapacités, tout en montrant que la pratique de l’équitation adaptée nécessite peu d’ajustement par rapport à une pratique ordinaire. Les démarches de mise en visibilité doivent cependant être entamées bien en amont des Jeux.

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)0.021
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.675
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0210.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.158
GPT teacher head0.426
Teacher spread0.268 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
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