Nouveaux-arrivants et enseignement en milieu franco-manitobain : regards croisés sur des pensées et pratiques favorisant la résilience
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif global de la présente étude est, à la lumière de la théorie de la résilience et des facteurs de protection et de risque liés à la notion de résilience (Leroux et Théorêt, 2014; Théorêt, 2005), d’offrir une interprétation critique de données qualitatives recueillies auprès d’éducateurs et d’éducatrices au sein d’une école élémentaire de la DSFM sur les récentes initiatives pédagogiques, sociales et structurelles relatives à l’intégration des nouveaux-arrivants. L’analyse des données montre une prédominance des facteurs de protection par rapport aux facteurs de risque, tant internes qu’externes, suggérant l’existence d’un personnel résilient, c’est-à-dire faisant preuve de persévérance, de résistance et de compétence dans des situations de défis. Les ressources individuelles (confiance en soi, sentiment d’accomplissement, sentiment de responsabilité personnelle, auto-efficacité et motivation intrinsèque) ainsi que les ressources environnementales (ressources humaines, opportunités de participation active, climat de collaboration) constituent des facteurs d’épanouissement et de persévérance et réduisent les facteurs de stress dans des situations rendues difficiles par les disparités de tous genres des élèves.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».