Le contexte du dîner dans les écoles primaires du Québec : élaboration d'un outil d'autodiagnostic de la qualité des locaux utilisés pour les repas en soutien aux saines habitudes de vie
Notice bibliographique
Résumé
Au Québec, 86% des écoles primaires ont été construites avant 1975, à une époque où les services de garde étaient inexistants et la plupart des mères au foyer. Elles accueillent désormais la majorité des élèves pour dîner, dans des locaux n'ayant pas été prévus à ces fins. Étant donné qu'elles devront être rénovées prochainement pour pallier à leur vétusté, cela constitue une opportunité unique pour les adapter de manière à mieux accommoder ces fonctions et soutenir l'adoption de saines habitudes de vie (SHV) chez les jeunes. Quel type d'outil d'aide à la décision permettrait d'établir efficacement un diagnostic sur ces questions à l'échelle provinciale ? Ce mémoire relate en trois temps le développement d'un tel outil diagnostic : 1) d'abord, à partir d'une recension des études scientifiques sur les liens entre milieu bâti et SHV dans les écoles primaires ainsi que des outils d'évaluation associés; 2) ensuite, à partir d'un état de la situation des services de garde en milieu scolaire québécois; 3) enfin, à travers le développement et le prétest d'un outil diagnostique auprès du milieu scolaire. La recension des écrits révèle que les cours d'école et le mobilier de classe sont les plus étudiés. Les questionnaires et outils d'évaluation recensés se sont avérés incomplets pour évaluer l'ensemble des aspects du contexte de repas. Le portrait de la situation québécoise, basée sur une enquête auprès des services de garde en milieu scolaire (ASGEMSQ, 2015) et l'évaluation in situ de locaux scolaires utilisés pendant la période des repas (GIRBa, 2016), a permis d'identifier plusieurs obstacles à son bon déroulement avec plusieurs conséquences néfastes sur la convivialité des repas. C'est à partir de ces données qu'une première version d'un outil d'autodiagnostic a été développée. Celui-ci a ensuite été prétesté et des modifications ont été apportées suite aux suggestions des participants.
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».