Le point de vue de mères sur l’expérience d’intégration scolaire de leur enfant présentant un trouble du spectre de l’autisme : rôle des services et de l’environnement scolaire
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de documenter le point de vue des mères sur l’expérience d’intégration en classe ordinaire de leur enfant présentant un trouble du spectre de l’autisme. À partir des dix-huit entretiens réalisés avec des mères d’enfant ayant un trouble du spectre de l’autisme intégré en classe ordinaire, nous avons fait une analyse qualitative thématique telle que proposée par Braun et Clark. Les résultats présentés dans cet article abordent plus précisément le point de vue des mères à propos de l’accessibilité des services et de l’environnement scolaire en contexte d’intégration scolaire en classe ordinaire. Les résultats obtenus font ressortir que les mères perçoivent que leur enfant a besoin d’avoir un accès rapide aux services de soutien spécialisé (évaluation et intervention), et ce, dès le préscolaire. Elles croient également que l’environnement scolaire doit être adapté aux besoins uniques de leur enfant. Ces résultats nous portent donc à croire que le système d’éducation n’a peut-être pas su adapter ses offres de services aux besoins des enfants présentant un trouble du spectre de l’autisme.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".