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Enregistrement W3043303832 · doi:10.3917/nresi.088.0231

Bienveillance à l’école et prévention des difficultés comportementales : le Soutien au comportement positif (SCP)

2020· article· fr· W3043303832 sur OpenAlexaff
Steve Bissonnette, Marie Bocquillon, Normand St-Georges

Notice bibliographique

Revue˜La œNouvelle revue Éducation et société inclusives/˜La œNouvelle revue Éducation et société inclusives · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les troubles comportementaux et les troubles d’apprentissage forment généralement un couple indissociable. Or, les élèves ayant des troubles du comportement sont ceux dont les probabilités de quitter l’école secondaire sans diplôme sont les plus élevées. Par conséquent, il devient essentiel d’implanter des systèmes d’intervention favorisant la prévention des difficultés de comportement. Lapointe et Freiberg (2006) ont identifié le Positive Behavioural Interventions and Supports (PBIS) comme étant un système efficace pour la prévention de ces difficultés. Nous avons traduit ce système en français, sous le nom le Soutien au comportement positif (SCP), et nous l’avons implanté dans une centaine d’écoles québécoises au cours des dix dernières années. Nous présentons les effets du SCP sur la réduction des comportements d’indiscipline dans deux écoles de la région montréalaise.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,267 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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