L’accessibilité, un continuum de soutiens : source d’équité et de performance?
Bibliographic record
Abstract
Faire face à la diversification croissante des profils étudiants demande aux établissements d’enseignement supérieur d’offrir un continuum de soutiens leur permettant d’être accessibles au plus grand nombre tout en étant adaptés à chacun (Ebersold, 2024). En pratique, ce continuum dépend de l’articulation de trois conceptions distinctes de l’accessibilité, qui font de celle-ci un enjeu pour l’ensemble de la communauté universitaire. Une conception universelle de l’accessibilité prend les plus vulnérables pour référence et fait de l’adaptation de l’université à la diversité des profils étudiants le moyen de prévenir tout besoin d’aide ultérieur. Une conception intégrée prend en compte les inégalités de situation des étudiants en permettant aux personnels d’offrir un soutien susceptible de prévenir toute rupture d’égalité sans remettre en cause le contenu des enseignements. Une conception expresse modifie l’environnement universitaire au coup par coup au regard des difficultés susceptibles d’être induites par un problème de santé. Cet article complète les recherches menées préalablement (Ebersold, 2012, 2017) par des données recueillies auprès de personnels universitaires et d’étudiants présentant un trouble du spectre autistique dans le cadre du projet Atypie Friendly.
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 | 0.007 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
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.
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".