Intégration d’élèves avec troubles de langage en classe de mathématiques, 2e année : portrait d’élèves
Bibliographic record
Abstract
Ce texte concerne l’expérimentation d’une modalité d’intégration où une enseignante de classe ordinaire de 2e année et une enseignante spécialisée se sont associées pour enseigner les mathématiques dans le but de faciliter l’intégration en classe ordinaire de deux élèves avec trouble de langage. Les résultats à des questionnaires d’évaluation, des rencontres régulières de l’équipe de recherche avec les enseignantes et certaines observations menées en classe par des membres de l’équipe de recherche ont permis de suivre le processus d’intégration des deux élèves tout au long de l’année. Il en résulte quelques constatations sur les performances mathématiques des élèves intégrés et leur participation à la classe ordinaire, ainsi que sur la perception de l’intégration par les deux enseignantes.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".