La philosophie avec les enfants : un outil à l’éducation à la tolérance au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’éducation à la tolérance reste, au Québec, un dossier débattu, voir, contesté par certain.es. La diversité culturelle étant maintenant une distincte caractéristique de la société québécoise, la pertinence et la faisabilité d’enseigner aux jeunes personnes des réflexes et repères critiques visant à favoriser une attitude de tolérance envers leurs prochain.nes sont hautement étudiées et discutées au sein des cercles d’éducation. L’objectif de ce mémoire est de se pencher sur la question de l’éducation à la tolérance au Québec en plus d’évaluer les formes qu’elle prend et pourrait prendre. La problématique est donc la suivante : « Est-il pertinent de tenter d’enseigner la tolérance dans les écoles québécoises et, si oui, quelle forme cet enseignement devrait-il prendre? » Pour répondre à cette question, nous présenterons le cours d’éthique et culture religieuse (ECR), programme se donnant comme mission de donner aux jeunes personnes les repères critiques nécessaires à la tolérance en plus de son historique au sein de la société québécoise. Nous présenterons également la philosophie avec les enfants ainsi que le rôle que cette dernière peut jouer non seulement dans l’éducation à la tolérance, mais dans l’éducation générale des jeunes personnes.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".