Capacitisme et (néo)racisme au sein des processus de classement scolaires au Québec : interprétations par les intervenants des difficultés des élèves issus de l’immigration
Bibliographic record
Abstract
Les processus de classement scolaires des élèves issus de l’immigration considérés en « difficulté » constituent une préoccupation internationale, à l’intersection des travaux appartenant à l’adaptation scolaire et de ceux portant sur l’expérience scolaire des élèves issus de l’immigration ou appartenant à des groupes racisés. Dans le cadre de cet article, notre problématique s’attache à l’identification de ces élèves dans la population scolaire considérée handicapée ou en difficulté d’adaptation ou d’apprentissage. À partir d’une perspective ancrée dans les Disability Critical Race Studies, cette étude ethnographique documente différentes interprétations des difficultés perçues par les intervenants scolaires chez sept élèves du primaire issus de l’immigration. Cinq interprétations-types sont présentées : 1) médicalisation par mise à l’écart des marqueurs culturels, 2) médicalisation par contrainte professionnelle, 3) médicalisation par déficitarisme culturel, 4) attente de précaution et 5) différentialisme culturel. Ces résultats aident à éclairer le phénomène de surreprésentation de ces élèves en adaptation scolaire et à comprendre comment le capacitisme et le (néo)racisme y contribuent.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".