Enfants « Ingérables » et Chauffeur.Se.S Exploité.E.S : Croisements de Vulnérabilités Dans le Transport Scolaire Adapté des Élèves Autistes Dans la Région de Québec
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous examinons les expériences croisées du transport scolaire adapté de chauffeur.se.s et d’élèves autistes dans la région de Québec. Notre article s’inscrit dans un contexte de crise de la scolarisation de ces élèves, alors qu’un nombre croissant sont considéré.e.s « non-scolarisables », « ingérables », ou « trop dérangeant.e.s » par les institutions scolaires québécoises et exclu.e.s partiellement ou entièrement des écoles. Basée sur des entretiens avec des chauffeur.se.s de la région de Québec, notre recherche s’intéresse à la production du handicap des élèves autistes dans le transport scolaire adapté. Nous ancrons notre analyse dans une compréhension du handicap comme émergent à travers des moments incarnés de rencontres avec différents espaces. Nous soulignons l’importance des conditions matérielles et sociales du véhicule (la vanne), par exemple le nombre élevé d’élèves transporté.es et le manque d’espace entre les sièges, dans la production d’expériences handicapantes. Nous nous intéressons au croisement entre ces expériences et celles des chauffeur.se.s, à qui revient la tâche difficile de conduire sécuritairement et de gérer des situations complexes à l’intérieur de la vanne. Nous examinons la façon dont la gestion souvent indifférente du transport scolaire adapté par les institutions scolaires nuit à la capacité d’action et d’intervention des chauffeur.se.s et mène à la non-reconnaissance de leurs rôles auprès des élèves. travers les conséquences de ce mode de gestion, le transport scolaire adapté devient un espace handicapant, ce qui peut fragiliser l’accès des élèves au transport et, ultimement, à l’école.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».