<i>+Fort Ensemble</i> : description et évaluation préliminaire d’une formation co-construite avec le milieu scolaire pour soutenir la détection, l’intervention et la prévention de l’intimidation
Notice bibliographique
Résumé
Depuis quelque temps un nombre croissant de chercheuses et de chercheurs en sciences sociales souhaitent entreprendre une réflexion collective visant à dégager des pistes de solutions à divers problèmes sociaux complexes, tels que l’intimidation à l’école. Dans cette perspective, les approches de co-construction se révèlent particulièrement intéressantes pour mieux cerner les besoins des milieux scolaires et y répondre de manière adaptée, en s’ancrant dans les réalités vécues par les personnes concernées. Cet article présente, en premier lieu, les cinq étapes du développement de +Fort Ensemble , une formation en ligne gratuite pour soutenir la détection, l’intervention et la prévention de l’intimidation. Ce processus s’appuie sur un devis qualitatif et quantitatif pour sonder les idées et les rétroactions des personnes participantes ayant pris part à sa co-construction ( n = 14) ainsi qu’à son appréciation ( n = 20). En second lieu, nous avons utilisé un devis quasi-expérimental quantitatif avec groupe de contrôle apparié pour examiner la contribution de la formation à l’accroissement des connaissances, des attitudes et des perceptions de compétences ( n = 71). Les résultats préliminaires qualitatifs soutiennent une appréciation marquée de la formation alors que les résultats quantitatifs indiquent une augmentation significative des connaissances, de la disposition à intervenir et de la perception d’auto-efficacité personnelle lorsque les personnes sont exposées à une situation spécifique d’intimidation. Ces résultats mettent en exergue plusieurs pratiques de co-construction susceptibles d’aider à répondre aux besoins réels des intervenants et intervenantes scolaires et de favoriser l’appropriation d’outils dans leur pratique.
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 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 | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».