Description d’un processus de théorisation portant sur les conditions de réussite d’une expérience d’inclusion vécue par des élèves en troubles d’apprentissage : pratiques éducatives, attitudes parentales et éléments contextuels
Bibliographic record
Abstract
Depuis 2004, une démarche d’inclusion scolaire auprès d’élèves en troubles d’apprentissage a été développée dans une école primaire située dans une région éloignée du Québec. Malgré une perception positive de l’expérience de la part des principaux acteurs (élèves, intervenants et parents), l’analyse spécifique de la situation n’avait jamais été effectuée dans le contexte d’une étude scientifique. Cet article fait état d’une recherche participative qui s’articule autour d’un devis qualitatif arrimé à certains principes propres à la méthodologie de la théorisation enracinée (MTE). En s’attardant particulièrement au processus simultané de collecte et d’analyse de données, les auteurs décrivent la démarche utilisée afin de mieux comprendre les conditions qui font de l’expérience d’inclusion scolaire vécue une réussite. Les résultats préliminaires font état de facteurs de réussite liés principalement aux pratiques éducatives des intervenants scolaires, aux attitudes parentales de même qu’à certains éléments contextuels.
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 | 0.042 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".