Les partenariats école-communauté dans les écoles de langue française en Ontario
Bibliographic record
Abstract
Les partenariats entre des acteurs des écoles de langue française et ceux du milieu communautaire et associatif sont de plus en plus courants en Ontario.Or, on ne sait que très peu à leur sujet.Cet article tente de mieux éclairer ce que signifie l'entreprise partenariale pour les acteurs scolaires.À partir d'une recension des écrits, une définition idéaltypique d'un partenariat école-communauté est construite et quatre dimensions sont identifiées pour guider une analyse plus approfondie des partenariats : l'identification et la provenance des partenaires (secteurs scolaire et/ou communautaire), l'initiative du projet, sa durée et les rôles dévolus à chacun des partenaires.L'analyse des résultats de sondages auprès des directions des conseils scolaires et de questionnaires auprès de directions scolaires démontre que les écoles de langue française en Ontario entretiennent avec leur communauté des activités diversifiées surtout pour le bénéfice des élèves.L'analyse dévoile par contre qu'une certaine confusion règne quant à la définition d'un partenariat école-communauté chez les acteurs scolaires interrogés.Même si plusieurs d'entre eux considèrent leurs projets ponctuels comme des partenariats école-communauté, peu de partenariats déclarés se rapprochent de la définition idealtypique élaborée dans le cadre de cette étude.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".