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Enregistrement W2920997993 · doi:10.7202/1055562ar

Conceptions de la diversité ethnoculturelle dans la formation en enseignement au Québec : un exercice de mise en visibilité des rapports sociaux de race

2019· article· fr· W2920997993 sur OpenAlexaffvenueabout
Julie Larochelle-Audet

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vingt ans après l’adoption de la Politique d’intégration scolaire et d’éducation interculturelle (Ministère de l’Éducation, 1998), sa transposition dans les programmes de formation initiale en enseignement fait l’objet d’un bilan mitigé (Larochelle-Audet, Magnan, Potvin et D’Arrisso, 2018). Alors que des discours racistes se banalisent dans l’espace public (Potvin, 2008, 2016), les lacunes constatées dans la formation mettent en question les limites de ces orientations pluralistes. Cet article se penche en particulier sur les conceptions et les usages de la notion de diversité ethnoculturelle dans la formation en enseignement, et plus largement dans l’institution éducative québécoise. Il présente les résultats d’une analyse secondaire de données initialement collectées dans le cadre d’une recherche de maîtrise auprès de neuf professeures de trois universités francophones (Larochelle-Audet, 2014a). À partir d’outils conceptuels du féminisme matérialiste, des fragments permettant de voir les rapports sociaux de race sont assemblés de manière à révéler comment ces rapports sont à la fois dissimulés et réifiés par cette notion. Cet exercice de mise en visibilité s’intéresse successivement à la diversité ethnoculturelle comme contenu de formation, comme propriété de certains groupes de personnes et, enfin, comme voile s’inscrivant dans une logique d’effacement du racisme (Dhume, El Massioui et Sotto, 2016).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0160,021
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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