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Enregistrement W7045878276

Black student experiences in english Quebec schools : a DisCrit composite counter-story of the special education placement process

2021· dissertation· fr· W7045878276 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationInclusion (mineral)Qualitative researchPortraitPerspective (graphical)Special education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alors que l’on observe un déni du racisme systémique dans le discours politique dominant au Québec, les citoyen.nes et les immigrant.es racisé.es sont les cibles de traitements oppressifs dans diverses institutions à travers la province, y compris au sein des écoles (Pierre et Bosset, 2020). Cette situation concerne plus particulièrement les élèves noir.es qui ont témoigné avoir subi des expériences de racisme dans les établissements d'enseignement (CDPDJ, 2011; Collins et Magnan, 2018; Louis, 2020). Face au déni du racisme caractéristique du discours dominant, une étude empirique, dans une perspective intersectionnelle et critique, s’avère nécessaire afin d’analyser les expériences scolaires des élèves noir.es, au regard des expériences de racisme vécues et en lien avec leur portrait socio-éducatif préoccupant (Caldas et al., 2009; Livingstone & Weinfeld, 2017). Eu égard à la surreprésentation des jeunes Noir.es en adaptation scolaire (Mc Andrew et Ledent, 2008), cette étude documente plus spécifiquement les expériences des élèves noir.es dans les écoles anglophones du Québec tout au long du processus de classement. Il s’agit également d’analyser les obstacles structurels auxquels ces élèves font face. Cette recherche prend appui sur le cadre théorique « Discrit » (Annamma et al, 2016) qui met en évidence l’interrelation entre le capacitisme et le racisme, en analysant comment l’articulation entre ces deux dimensions contribue au maintien de systèmes éducatifs inéquitables. De même, une approche méthodologique qualitative critique a été privilégiée, à travers le recours à la méthode du contre-récit (Solorzano & Yosso, 2002). Les entretiens - menés auprès de 21 intervenant.es scolaires et de 20 élèves du secondaire - ainsi que l’analyse des dossiers scolaires de ces derniers, ont principalement fait ressortir l’existence d’un décalage entre les discours des intervenant.es relatifs à leurs pratiques - perçues généralement comme inclusives, bienveillantes et bénéfiques pour les élèves - et les expériences relatées par la plupart des élèves. La majorité des élèves noir.es interrogé.es se trouvait dans l’impossibilité de participer pleinement au processus menant à leur classement en adaptation scolaire, n’ayant pas connaissance des codes et des étiquettes qui leur avaient été attribuées, ni des mesures de soutien existantes. Ils (Elles) se sentaient confronté.es à des environnements d’apprentissage perçus comme malveillants et insécures, à la négligence scolaire ainsi qu'à des formes sévères de discipline. Les résultats de l’étude suggèrent que les processus de classement en adaptation scolaire sont entachés de pratiques et de politiques racistes et capacitistes envers les enfants noir.es dont les droits éducatifs ne sont pas pleinement respectés -ces derniers étant traités comme des adultes, médicalisés et criminalisés.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0400,014
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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