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Record W4413972577 · doi:10.4000/14kwf

Autodétermination et étudiants en situation de handicap à l’université : une responsabilité partagée

2025· article· fr· W4413972577 on OpenAlexaff
Josianne Robert, Hala Ounsi

Bibliographic record

VenueRevue internationale de pédagogie de l’enseignement supérieur · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPsychologySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au postsecondaire, il est attendu que les étudiants en situation de handicap (ESH) assument la responsabilité de la déclaration de leur situation, leurs demandes d’aide et la mise en œuvre de leurs accommodements. Les connaissances, croyances et comportements liés s’incluent dans un concept plus large : l’autodétermination. À l’aide du Modèle d’action pour l’autodétermination (Field, 2016; Field et Hoffman, 1994, 2014), une étude exploratoire combinant des données quantitatives et qualitatives a été réalisée en vue de déterminer les modalités d’accompagnement à favoriser afin de soutenir le développement de l’autodétermination à l’université. La présente phase a permis de décrire l’autodétermination déclarée de 150 ESH universitaires, de la comparer à une population constituée de 128 ESH (troubles d’apprentissage ou d’attention seulement) en plus de recenser les modalités d’accompagnement souhaitées ou reçues. Les résultats ont démontré un score d’autodétermination à la limite inférieure du niveau satisfaisant. Les sous-échelles liées aux connaissances et à la valorisation de soi de même que les comportements liés à l’évaluation ou à l’expérimentation démontrent les plus faibles résultats : plus de 50 % des ESH sondés se situent dans le niveau le plus faible. De plus, l’agir démontre l’écart le plus élevé entre les deux cohortes en plus de s’être révélé significatif. Les résultats qualitatifs ont permis d’identifier des modalités d’accompagnement également soutenues par les écrits scientifiques. La présente étude met de l’avant l’importance du développement de l’autodétermination en contexte postsecondaire et qu’il s’agit de la responsabilité de tous.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.044
Threshold uncertainty score0.087

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.038
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.004
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.036
GPT teacher head0.381
Teacher spread0.345 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

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Published2025
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