De l’éducation inclusive à une communauté éducative pour tous
Bibliographic record
Abstract
Si les écrits scientifiques actuels et de nombreuses orientations politiques internationales invitent les milieux scolaires à mettre oeuvre le projet de l’école inclusive, l’accès à l’éducation dans l’école de leur communauté est loin d’être un droit acquis pour tous les enfants. Ce numéro spécial propose une réflexion portant sur les enjeux majeurs d’une communauté éducative inclusive. Les articles mettent en exergue la responsabilité dans la mise en oeuvre de cette communauté non seulement du personnel scolaire, mais également de façon plus large de tous les acteurs qui ont à coeur d’abattre les barrières conduisant à l’exclusion. Dans un premier temps, cet éditorial pose les bases conceptuelles tant du côté des pratiques pédagogiques que de la formation. Dans un second temps, il met en contexte les articles publiés dans ce numéro thématique qui alimentent une réflexion amorcée lors d’un colloque du Réseau de recherche en éducation et en formation (REF) en 2015. L’ensemble vise à explorer la nature des savoirs transmis et véhiculés au sein de la communauté éducative inclusive que ce soit au sein, comme en dehors de l’école.
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 | 0.009 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.016 |
| Open science | 0.001 | 0.015 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".