Bibliographic record
Abstract
Il y a de nombreuses questions sur la mort et la souffrance qui ne sont pas faciles à discuter dans la classe. À quel moment aborder ces questions dans le cheminement scolaire ? Comment s’y prendre ? À l’aide de quelles activités pédagogiques pouvons-nous sensibiliser des jeunes élèves à la souffrance, à la vieillesse, à la solitude, au suicide, au deuil ? Comment l’enseignant peut-il aborder en classe ces questions aussi délicates qu’essentielles ? Comment se servir du vécu des élèves pour les initier au thème de la mort ? On sait que ce thème délicat, dans le système scolaire, n’a jamais fait l’objet d’un enseignement rigoureux. Dans cet article nous nous demandons premièrement si la mort peut être l’objet d’un enseignement. Par la suite, nous proposons quelques courts textes de réflexion sur le thème de la mort et les enfants.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".