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Record W1930799516 · doi:10.7202/000769ar

L’enseignement des sciences dans une perspective constructiviste : vers l’établissement du rééquilibre des inégalités entre les sexes en sciences

2003· article· fr· W1930799516 on OpenAlexvenueaboutno aff
Donatille Mujawamariya, Louise Guilbert

Bibliographic record

VenueRecherches féministes · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le contexte de leur cours de didactique des sciences qui privilégiait une approche constructiviste, les étudiantes et les étudiants se destinant à l’enseignement aux cycles intermédiaires et supérieurs (de la septième année à la douzième ou treizième) du programme de formation à l’enseignement de l’Université d’Ottawa, ont participé à des discussions les amenant à donner leur opinion sur la question des femmes en sciences. Des volontaires ont été ensuite invités à prendre part à des entrevues semi-structurées portant sur la présence des femmes en sciences, les facteurs pouvant influer sur l’orientation scolaire scientifique des femmes, le potentiel et le rendement scolaire des femmes, le rôle de l’enseignant ou de l’enseignante dans la promotion de l’accès des femmes au savoir et aux carrières scientifiques ainsi que les apprentissages effectués dans le cours eu égard aux questions d’équité des sexes en sciences qui y ont été abordées. Cette étude, dont les résultats corroborent ceux des études féministes entreprises dès les années 80, se démarque de ces dernières par le fait même qu’elle s’inscrit dans une démarche de recherche-action et en raison de la possibilité de son impact immédiat sur le rééquilibre des inégalités entre les sexes en sciences.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.487
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0060.052
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.294
GPT teacher head0.462
Teacher spread0.168 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations7
Published2003
Admission routes2
Has abstractyes

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