Conceptions de la diversité ethnoculturelle dans la formation en enseignement au Québec : un exercice de mise en visibilité des rapports sociaux de race
Bibliographic record
Abstract
Vingt ans après l’adoption de la Politique d’intégration scolaire et d’éducation interculturelle (Ministère de l’Éducation, 1998), sa transposition dans les programmes de formation initiale en enseignement fait l’objet d’un bilan mitigé (Larochelle-Audet, Magnan, Potvin et D’Arrisso, 2018). Alors que des discours racistes se banalisent dans l’espace public (Potvin, 2008, 2016), les lacunes constatées dans la formation mettent en question les limites de ces orientations pluralistes. Cet article se penche en particulier sur les conceptions et les usages de la notion de diversité ethnoculturelle dans la formation en enseignement, et plus largement dans l’institution éducative québécoise. Il présente les résultats d’une analyse secondaire de données initialement collectées dans le cadre d’une recherche de maîtrise auprès de neuf professeures de trois universités francophones (Larochelle-Audet, 2014a). À partir d’outils conceptuels du féminisme matérialiste, des fragments permettant de voir les rapports sociaux de race sont assemblés de manière à révéler comment ces rapports sont à la fois dissimulés et réifiés par cette notion. Cet exercice de mise en visibilité s’intéresse successivement à la diversité ethnoculturelle comme contenu de formation, comme propriété de certains groupes de personnes et, enfin, comme voile s’inscrivant dans une logique d’effacement du racisme (Dhume, El Massioui et Sotto, 2016).
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 | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 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".