La perception d’enseignantes du primaire quant à l’intégration en classe ordinaire d’élèves présentant un trouble du spectre de l’autisme (TSA)
Bibliographic record
Abstract
Depuis les 30 dernières années, la tendance est de privilégier l’intégration scolaire d’élèves présentant un trouble du spectre de l’autisme (TSA) en classe ordinaire. Ainsi, un nombre de plus en plus important de cette catégorie d’élèves se retrouve actuellement dans ces classes au Québec, ce qui est susceptible de transformer la réalité de nombreux enseignants. Cette étude décrit la perception d’enseignants de maternelle, du premier et du deuxième cycle du primaire concernant leur expérience d’intégration d’un élève présentant un TSA dans leur classe. Pour ce faire, des entrevues ont été conduites auprès de quatorze enseignantes qui travaillent en contexte d’intégration. Des déterminants du succès de l’intégration des élèves présentant un TSA en ressortent et s’inscrivent à l’intérieur de cinq cibles d’intervention. Ces cibles sont : a) l’adaptation et la diversification de l’enseignement, b) la collaboration entre les membres de l’équipe de travail et avec les parents, c) l’ajout de ressources professionnelles, d) la formation reçue par les enseignants et e) l’implantation de programmes d’aide.
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 | 0.006 |
| 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 | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".