La Direction d'école en milieu francophone minoritaire : bâtir des ponts avec les communautés culturelles
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de diversité ethnoculturelle, linguistique et religieuse, plusieurs recherches mentionnent que les directions d’établissement scolaire doivent posséder une compétence interculturelle de même que promouvoir l’équité et la justice sociale pour assurer la réussite éducative des élèves (Potvin, 2014; Shields, 2018). Or, comment les directions d’établissement scolaire peuvent-elles évaluer le plus objectivement possible le développement de leur compétence interculturelle? Pour répondre à cette question, une première étude a présenté un modèle de compétence interculturelle pour les directions d’établissement scolaire (Gélinas-Proulx, Labelle & Jacquin, 2017). Bien que cette étude ait offert un cadre théorique et conceptuel exhaustif, la présente recherche vise à aller plus loin et valide un questionnaire d’autoévaluation de la compétence interculturelle spécifiquement conçu pour les directions d’établissement scolaire. Cette validation fut effectuée auprès des directions d’établissements scolaires de langue française du Québec et du Nouveau-Brunswick. Le processus de validation du questionnaire a comporté les étapes suivantes : 1) la recension de questionnaires portant sur la compétence interculturelle, 2) la rédaction d’une banque d’items, 3) la validation de contenu, 4) l’élaboration du questionnaire, 5) le prétest et 6) la validation de construit. Au final, un questionnaire d’autoévaluation de 20 items est proposé afin que les directions d’établissement scolaire puissent mieux évaluer leurs connaissances, leurs attitudes et leurs habiletés en matière de compétence interculturelle.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".