Enseigner à des élèves réfugiés au Liban et au Québec : « faire avec » les conditions du contexte
Notice bibliographique
Résumé
Tous les enseignants et enseignantes sont confrontés aux changements des conditions dans lesquelles ils et elles exercent leur travail, et ce travail se complexifie en contexte de crise et en milieu multiethnique. Mazawi a relevé les complexités qui sous-tendent le travail des enseignant·e·s dans un contexte donné et les tensions qui se jouent entre fonction enseignante et condition enseignante, c’est-à-dire entre les pratiques des enseignant·e·s à l’intérieur de l’école et les enjeux politiques et socioculturels à l’extérieur de l’école. Cet article vise à comprendre l’expérience des enseignant·e·s et leur agir auprès des élèves réfugiés dans deux contextes radicalement différents sur les plans sociopolitique et économique, et avec des conditions de travail différentes : le Liban, un pays en crise qui met de l’avant ce que Shuayb appelle le « modèle d’urgence », et le Québec, qui s’inscrit plutôt dans un « modèle intégrateur ». Deux projets de recherche au Liban et au Québec sont à la base du corpus qui a été sélectionné et analysé pour cet article, avec en commun une même méthodologie. Les récits de pratique consistent en la narration d’une situation-problème rencontrée en contexte de travail. Ils ont été recueillis puis analysés, nous permettant de montrer que les préoccupations des enseignants·e·s et leurs interventions varient selon le contexte dans lequel elles se déploient et que la fonction enseignante se transforme selon la condition enseignante et le pouvoir d’agir des enseignant·e·s.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».