Un modèle de réponse à l’intervention (RàI) comportementale : le soutien au comportement positif (SCP)
Bibliographic record
Abstract
De nombreux systèmes éducatifs ont amorcé, au cours des dernières années, un virage important vers une gestion axée sur les résultats (Bourgault, 2004). Or, ce type de gestion nous amène à poser un regard sur la réussite des élèves ayant des difficultés comportementales, car ce sont eux les plus susceptibles d’abandonner l’école (MELS, 2006). Par conséquent, il devient essentiel d’implanter des systèmes d’intervention, fondés sur des données probantes, favorisant la prévention de ces difficultés. Le systèmePositive Behavioural Interventions and Supports(PBIS) est fondé sur des données probantes (Lapointe et Freiberg, 2006). Le PBIS, appelé en français le soutien au comportement positif (SCP), représente un modèle de réponse à l’intervention comportementale. Dans cet article, nous décrivons le SCP. Par la suite, nous montrons ses effets sur la diminution des écarts de conduite majeurs des élèves à l’intérieur d’écoles québécoises contribuant ainsi à la prévention des difficultés comportementales.
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 | 0.011 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
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".