Malentendus interculturels : analyses de représentations d’intervenants et intervenantes de secteurs publics québécois en vue de la formation aux compétences interculturelles
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude vise à comprendre, sur le terrain, les malentendus interculturels en vue de préparer des formations aux compétences interculturelles pour les intervenants et intervenantes de secteurs publics. Les représentations concernant les malentendus interculturels font partie des enjeux communs propres à 85 intervenants et intervenantes du secteur public québécois de la région métropolitaine de Montréal (bibliothèques, bureaux de Services Québec, services de police, Service de sécurité incendie – pompiers premiers répondants et Urgences-santé) ayant participé à onze groupes de discussion dans le cadre du projet Traits d’union : Compétences interculturelles en action. Cet article propose une analyse thématique et discursive des malentendus interculturels vécus et racontés par ces intervenants et intervenantes. Les résultats se déclinent en trois parties : 1) analyse thématique; 2) analyse discursive; 3) formations aux compétences interculturelles. Nous concluons que les malentendus interculturels se présentent sous de multiples visages sur le terrain de l’intervention publique; ils montrent comment les intervenants et intervenantes décrivent leurs compétences communicationnelles en contexte interculturel. Sur le plan pédagogique, nous concluons que les résultats des trois parties de l’analyse (thématique, discursive, formation) pourraient servir d’intrants au contenu de formations aux compétences interculturelles.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».