Gestionnaires et diversité ethnoculturelle en milieu scolaire : une recherche-action/formation en contexte montréalais
Bibliographic record
Abstract
Les enjeux découlant de l'intensification de la mobilité internationale sont observables à l'échelle de plusieurs écoles et génèrent des défis au quotidien. Toutefois, de nombreux écrits soulignent le manque de formation des gestionnaires au regard des réalités rencontrées dans des milieux où les populations scolaires sont diversifiées. Dans la foulée de ces constats, nous avons mené une recherche-action/formation sur le leadership transformatif en milieu pluriethnique montréalais auprès de six gestionnaires en fonction. Dans cet article, nous discutons du déroulement du projet et de ses ancrages théoriques liés au leadership transformatif (Shields, 2010) et au modèle d'éducation inclusive (Potvin, 2014). Puis, nous présentons une analyse thématique d'entretiens menés auprès de directions d'école du primaire au terme des trois années du projet afin de déterminer les effets perçus de cette initiative sur leur pratique professionnelle – sur leur leadership, leurs savoirs, leur savoir-être et leurs savoir-faire. Il en ressort que les directions d'école ont développé une conscience critique d'elles-mêmes, de leur milieu et de la société, et qu'elles ont mis en oeuvre des pratiques d'équité et d'inclusion dans leur école. En conclusion, nous fournissons des pistes visant la bonification de la formation initiale des directions et de leurs référentiels de compétences au Québec.
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 | 0.008 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".