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Enregistrement W2807056692 · doi:10.7202/1046772ar

Portrait de la pratique évaluative des troubles du comportement des psychoéducateurs dans les écoles primaires au Québec

2018· article· fr· W2807056692 sur OpenAlexaffvenueabout
Jean-Yves Bégin, Line Massé, Caroline Couture, Madeleine Villeneuve

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2018
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En milieu scolaire, le psychoéducateur est appelé à jouer un rôle clef dans l’évaluation des difficultés d’adaptation vécues par les élèves, notamment sur le plan comportemental. À l’heure actuelle, peu d’informations sont disponibles sur ce que font les psychoéducateurs lorsqu’ils mènent une évaluation dans le cadre de leur fonction. Cette étude descriptive vise donc à dresser un portrait de la pratique évaluative des psychoéducateurs dans les écoles primaires au Québec en considérant les différences pouvant exister selon leur niveau de formation universitaire et leur région d’appartenance. Le devis de recherche mixte allie des données provenant de six groupes de discussion (n total de participants = 34), d’entrevues téléphoniques (n = 21) et des données issues de questionnaires (N = 159). Les résultats indiquent que la pratique évaluative des psychoéducateurs est somme toute homogène en considérant le niveau de formation et la région d’appartenance. De plus, ils démontrent que les psychoéducateurs rapportent avoir une pratique évaluative qui correspond d’assez près aux recommandations de pratiques dans le domaine de l’évaluation en milieu scolaire. Enfin, les résultats mettent en lumière les besoins des psychoéducateurs et les contraintes auxquels ils font face en exercice par rapport à l’évaluation et qui peuvent être causés par des enjeux d’identité professionnelle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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