Bibliographic record
Abstract
Die Broschüre verfolgt das Ziel, die Zusammenarbeit zwischen Selbstvertreter(inne)n und Assistent(inn)en zu verbessern, um in Gremien und bei Veranstaltungen aktiv mitwirken zu können und die Interessen von Menschen mit Behinderung zu vertreten. Sie setzt sich aus einem Wegweiser in Leichter Sprache und einer Check-Liste für gute Unterstützung sowie Ausführungen zum Thema Assistenz (Theorie, Methoden, Finanzierung usw.) zusammen. Damit gibt sie einerseits praktische Orientierung: Welche Aufgaben habe ich als Selbstvertreterin, als Selbstvertreter? Wie kann ich die damit gestellten Anforderungen zusammen mit meiner Assistenz erfüllen? Welche Rechte habe ich gegenüber meiner Assistenz? Ebenso werden laufende Fachdiskussionen, die konkrete Assistenzpraxis und indirekt auch die Aufgabe der persönlichen Betreuung mit konkreten Hinweisen bereichert. »Assistenz zur Selbstbestimmung - 13 Thesen« geben reichlich Anregung, die eigene Assistenzpraxis sowie die eigene persönliche »Haltung« dabei selbstkritisch zu reflektieren. An allen Teilen der Konzeption, Erstellung, bei der Prüfung und prozessbegleitenden Beratung der Broschüre sowie bei Druck und Vertrieb des fertigen Produkts haben Menschen mit Behinderung teilgenommen
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.975 | 0.978 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".