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Enregistrement W7047170986

Étude de cas multiples portant sur la collaboration d’intervenants scolaires dans l’implantation d’une mesure d’activité physique

2021· other· fr· W7047170986 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Work (physics)Carpentry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le ministère de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur a implanté une nouvelle mesure « À l’école, on bouge! » dédiée à l’activité physique dans les écoles primaires du Québec pour l’année 2017-2018 (MEES, 2019) en cohérence avec la Politique de l’activité physique, du sport et du loisir (MEES, 2017), ainsi que la Politique gouvernementale de prévention en santé (MSSS, 2017). La mesure 15023 « À l’école, on bouge! » a donc pour but d’offrir au moins 60 minutes d’activités physiques par jour à tous les élèves. Il apparait pertinent de s’intéresser au processus d’implantation de la nouvelle politique québécoise. L’objectif étant de répondre aux besoins des élèves ainsi que d’assurer la pérennité de la mesure. L’implantation d’une intervention aussi complexe présente comme principal défi la nécessité de réunir un grand nombre d’acteurs autour d’un même projet (Cinq-Mars et Fortin, 1999). Selon Cinq-Mars et Fortin (1999), le seul moyen d’espérer la mise en œuvre de stratégies diversifiées et s’adressant aux besoins de la clientèle ciblée est par l’action concertée des différents intervenants scolaires. Selon Lessard (2005), la culture professionnelle présente dans les écoles du Québec, de type « cellule-classe », n’est pas favorable au développement du travail de collaboration interprofessionnelle. Par la collaboration, les intervenants peuvent trouver des solutions en équipe et être au diapason afin de faire face aux obstacles, d’assurer une implantation optimale et une pérennisation des actions mises en œuvre. Le cadre théorique a permis de répondre et de définir les fondements de cette recherche au regard de la question générale suivante: quels sont les processus et les caractéristiques de la collaboration sous-jacents à l’implantation de la mesure 15023 de la part des intervenants scolaires. Cela a été possible par la définition du processus d’implantation et de l’analyse de l’implantation qui vise donc à mieux comprendre ainsi qu’à cerner les éléments qui facilitent ou qui nuisent à l’intégration complète d’une intervention dans un contexte organisationnel précis (Champagne, Brousselle, Hartz, Contandriopoulos et Denis, 2011). Dans l’étude actuelle, le premier point d’intérêt est l’intervenant scolaire. Le second point est l’ensemble des interactions entre les intervenants scolaires afin de mettre en œuvre efficacement la mesure. Selon Beauregard et Kalubi (2011), la collaboration fait référence à « un processus social par lequel des acteurs sont appelés à partager la prise des décisions et le choix des mécanismes visant à combler leurs besoins ». Le processus de collaboration émerge donc de l’interdépendance entre les intervenants scolaires qui participent à l’implantation de la mesure dans l’école. Les caractéristiques de la collaboration vont influencer l’intensité de la collaboration. Ce processus d’intensification de la collaboration dépend de la relation entre les collègues selon le niveau de confiance qui existe entre eux. Ce cadre théorique a permis de développer deux objectifs spécifiques à cette recherche, à savoir : 1) identifier et décrire les processus de collaboration mis en œuvre par les professionnels et 2) identifier et décrire les caractéristiques de la collaboration. Pour répondre à ces objectifs de recherche, deux méthodes de collecte de données ont été élaborées soit l’entrevue individuelle semi-structurée et le groupe de discussion. L’objectif était de recruter de huit à douze intervenants participant à l’implantation de la mesure dans l’exercice de leurs tâches issues de deux écoles primaires. Toutefois, en raison de la pandémie mondiale de la Covid-19, la collecte de données n’a pu être réalisée. L’état d’urgence sanitaire a mené à la suspension de tous les services offerts par les établissements scolaires. Bien que les écoles aient rouvert leurs portes, l’instabilité et la précarité de la situation n’ont pas permis de réaliser la collecte de données. Étant donné le contexte pandémique exceptionnel, du travail déjà réalisé dans le cadre de cette étude et des objectifs de la maîtrise en sciences de l’activité physique de l’Université de Sherbrooke, de nouvelles actions adaptatives ont été développées afin de terminer ce mémoire. À la suite du chapitre présentant la méthodologie envisagée, trois nouveaux chapitres sont présentés. Dans un premier temps, un article professionnel qui est paru dans la revue Propulsion de la Fédération des éducateurs et des éducatrices physiques enseignants du Québec (FÉÉPEQ). Celui-ci explique les facteurs influençant les processus ainsi que les caractéristiques de la collaboration ainsi que différentes recommandations émises afin d’optimiser la collaboration. Le chapitre suivant présente le processus d’analyse découlant de ce parcours à la maîtrise par un bilan des expériences vécues, des compétences acquises et des retombées de cette formation sur la vie personnelle et professionnelle. Finalement, le dernier chapitre expose des recommandations afin de faciliter l’implantation d’une mesure en activité physique en contexte scolaire.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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