De quelques effets de la crise sanitaire sur le milieu scolaire au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Dès la première année de pandémie, les chercheurs soulignaient la gravité de la situation et mettaient en évidence des symptômes de dépression et d’anxiété des jeunes, bien au-delà des moyennes habituelles. Il était également relevé que la hausse du temps passé devant les écrans et de la sédentarité a pu entraîner l’augmentation de divers problèmes de santé allant des troubles du sommeil à l’obésité ainsi qu’une perte de rythme relatif aux activités scolaires et sociales. Dans cette communication, nous proposons de nous intéresser aux changements technopédagogiques entrainé par la crise sanitaire ainsi qu’aux répercussion de cette dernière sur la santé des enseignants et élèves au Québec, province dans laquelle les mesures sanitaires ont été parmi les plus exigeantes avec, notamment, plusieurs périodes de confinement. Nous appuierons nos propos sur la littérature dans le domaine ainsi que sur des entretiens menés auprès de directions d’écoles primaires et secondaire et d’organismes de soutien au cours de l’automne 2021 et 2022. Nous ferons ainsi ressortir les difficultés repérées et leurs évolutions entre les deux années. Nous verrons notamment que les entretiens menés ont fait ressortir des symptômes d’anxiété, des problèmes d’anorexie et de comportements en classe ainsi qu’une baisse importante de motivation des élèves qui semblent parfois demeurer davantage problématiques que les apprentissages scolaires.
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 | 0,001 | 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».