L’INTERDISCIPLINARITÉ EN ENSEIGNEMENT: REPRÉSENTATIONS, FONDEMENTS, PRINCIPES ET ATTRIBUTS
Bibliographic record
Abstract
Lʼarticle traite de la question interdisciplinaire dans lʼenseignement primaire québécois. Il montre dʼabord la difficulté de compréhension que les enseignants ont de lʼusage de lʼinterdisciplinarité tant sur le plan de sa représentation que de sa mise en œuvre en classe en présentant quatre tendances dominantes observées: pseudo-interdisciplinaire, hégémonique, éclectique et holiste. Ces résultats de recherches conduisent à la nécessité d’apporter des clarifications conceptuelles au regard d’interprétations du concept dʼinterdisciplinarité et des différentes notions qui lui sont associées, mais aussi à procéder à quelques distinctions de base quant aux finalités poursuivies par le recours à lʼinterdisciplinarité et aux modalités qui en découlent, ce qui permet de proposer une définition opérationnelle de ce concept dans le cadre scolaire. Il est dès lors permis de mettre en exergue différents attributs fondamentaux qui caractérisent lʼinterdisciplinarité scolaire et dʼen dégager quelques principes jugés indispensables. Enfin, six conditions opératoires sont avancées pour assurer une application cohérente de lʼapproche interdisciplinaire en classe. La conclusion rappelle le danger de deux oublis: celui du caractère interdisciplinaire de toute discipline sur le plan sociohistorique et celui de caractère intersubjectif, dialogique et social, de toute production du savoir.
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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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".