L’apprentissage de la participation à la réflexivité institutionnelle chez des intervenants en scolarisation à la maison1
Bibliographic record
Abstract
Les intervenants scolaires mandatés pour le suivi de la scolarisation à la maison sont placés au carrefour de conflits normatifs, politiques et pédagogiques. Ils les résolvent par diverses stratégies: l’intercompréhension, l’acceptation du désaccord, la recherche de l’intérêt de l’enfant et l’ingéniosité, mais aussi la négligence, l’abus de pouvoir, la protection de leur professionnalité, le caractère incontestable de leur jugement et la méfiance. La théorie de la gouvernance réflexive propose une approche de formation génétique pour soutenir la participation de ce type d’acteur à la réflexivité institutionnelle plutôt qu’à une forme de résistance. Les intervenants de quatre commissions scolaires québécoises ont participé à une démarche de recherche-formation visant à mieux comprendre le processus d’apprentissage de la participation à la réflexivité institutionnelle. Au terme de la démarche, les participants ont réalisé des apprentissages pragmatiques et des apprentissages génétiques, passant d’une posture d’intervenants mandataires à celle d’agents de changement. Nous découvrons les composantes de ce processus ainsi que leurs conditions de réussite.
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 | 0.014 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| 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".