Les élèves doués et talentueux au Canada : une étude comparative
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une analyse des politiques provinciales et territoriales des dix provinces et des trois territoires canadiens au regard des élèves doués et talentueux, dressant un portrait comparatif du contexte dans lequel s’inscrit leur scolarisation. Y sont analysés les définitions et les domaines de la douance ainsi que les mesures pédagogiques proposées pour ces élèves. Les résultats de cette étude documentaire montrent d’abord un fort contraste entre les provinces ne reconnaissant pas cette catégorie et celles les reconnaissant. Chez ces dernières, un consensus sur la terminologie utilisée et la définition est observé. En ce qui concerne les mesures scolaires et extrascolaires, la grande majorité des provinces propose des mesures explicitement ou implicitement destinées aux élèves doués. Toutefois, celles-ci sont plus explicites et détaillées dans les provinces reconnaissant formellement cette catégorie d’élèves.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".