Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.005 |
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".