Retrofits and Resources: How guidelines, tools, and organizational dynamics shape the work of web accessibility
Bibliographic record
Abstract
Malgré des décennies de recherche, des règles et de lutte pour l'accessibilité du web, peu de recherche en informatique a abordé les pratiques du métier de l'accessibilité du web. Ce thèse aborde le travail de l'accessibilité du web avec trois méthodes, détaillées dans trois manuscrits distincts : d'abord, en la traitant à travers une autoethnographie collective ; puis, en élaborant un cadre théorique pour caracteriser le travail et le processus de l'accessibilité web ; et finalement, en menant une enquête par entretiens avec des professionel.les de l'accessibilité web pour comprendre leur travail et les barrières qui les empêchent de bien intégrer l'accessibilité web dans leur travail. Cette thèse s'appuie sur la théorie critique—surtout les études critiques sur l'handicap (Critical Disability Studies)—pour situer le travail de l'accessibilité web dans son contexte social et relationnel, ce qui informe nos recommandations pour mieux intégrer l'accessibilité dans la technologie à l'avenir
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 | 0.011 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".