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Enregistrement W3160077727 · doi:10.7202/1077002ar

Un modèle inspirant pour soutenir la réussite d’élèves autochtones en milieu urbain : le projet Petapan

2021· article· fr· W3160077727 sur OpenAlexaffvenue
Émmanuelle Aurousseau, Christine Couture, Loïc Pulido, Élisabeth Jacob, Constance Lavoie, Catherine Duquette, Dominic Bizot, Pascaline Pacmogda, Lauriane Blouin

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Cultures and Socio-Education
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente le projet Petapan, conçu pour soutenir la réussite d’élèves autochtones scolarisés dans une école de quartier en milieu urbain. Des élèves issus de communautés innues et atikamekw y sont accueillis de l’éducation préscolaire à la sixième année du primaire. Une première section présente le projet Petapan et sa principale visée, celle de la réussite éducative des élèves autochtones, dans un contexte de sécurisation culturelle qui engage toutes les personnes du milieu dans un projet éducatif rassembleur. Une deuxième section explique la démarche de recherche collaborative menée de 2017 à 2019, en concordance avec certains principes de reconnaissance et de réciprocité de la recherche autochtone, afin de documenter les pratiques développées pour soutenir la réussite d’élèves autochtones en milieu urbain. La troisième section présente un modèle du projet Petapan abordé selon une approche écosystémique (Bronfenbrenner, 1996) pour comprendre l’influence, sur le développement de l’enfant, de différents systèmes mettant en relation les personnes impliquées, leurs rôles, leurs relations, leurs pratiques ou encore leurs réalisations. Ce texte contribue ainsi à la réflexion concernant le développement de pratiques éducatives pour soutenir la réussite d’élèves autochtones en milieu urbain, ce qui représente un pas vers la réconciliation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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