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Record W3143418995 · doi:10.7202/1086765ar

L’enseignant ressource : un prof qui parle aux profs

2012· article· fr· W3143418995 on OpenAlexaffvenueabout
Julie Beaumont, Carole Lavallée

Bibliographic record

VenueDéveloppement Humain Handicap et Changement Social · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsCégep du Vieux Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis 1982, le Cégep du Vieux Montréal oeuvre à l’intégration des étudiants en situation de handicap. Il permet aux étudiants, à partir d’accommodements, de pallier des limitations afin qu’ils réussissent leurs études. Dans les salles de cours, les accommodements se sont précisés et les enseignants ont, par exemple, développé l’habitude d’offrir leur cours en présence d’interprètes pour les étudiants sourds et malentendants, d’accorder plus de temps pour les évaluations ou de permettre aux étudiants d’utiliser des technologies qui compensent certains troubles. Depuis une dizaine d’années, des étudiants ayant de nouveaux besoins sont arrivés dans les collèges et les accommodements se sont transformés. Cela exige des adaptations aux méthodes pédagogiques, face à la gestion de la classe ou dans l’intervention face à des comportements déstabilisants ou inacceptables venant d’étudiants ayant un diagnostic de troubles d’apprentissage ou de troubles de santé mentale. Dans ce contexte, plusieurs enseignants expriment leurs inquiétudes. Le Cégep a tenté de répondre à leurs besoins en dégageant une enseignante afin qu’elle soutienne ses collègues. « Une prof qui écoute et parle aux profs ». Bien que complémentaire aux interventions des professionnels du Service d’Aide à l’Intégration Des Élèves (SAIDE), cette enseignante doit d’abord se faire connaître par ses pairs et développer le lien de confiance qui lui permettra d’entendre les « vraies » difficultés vécues par les enseignants. Cet atelier permettra de présenter le modèle d’intervention, le mandat de la personne ressource et de faire le point après deux sessions d’essai. Nous pourrons aussi nous demander si ce modèle est transférable dans d’autres milieux postsecondaires.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.497
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0060.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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.

Opus teacher head0.139
GPT teacher head0.436
Teacher spread0.296 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2012
Admission routes3
Has abstractyes

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