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Record W4293802556 · doi:10.12957/periferia.2022.65041

LES VALEURS DE JUSTICE ET D’ÉGALITÉ À LA BASE DE LA SCOLARISATION DES EHDAA AU QUÉBEC (CANADA)

2022· article· fr· W4293802556 on OpenAlexaffabout
Deborah Andrade Torquato Schimidt, Maurice Tardif

Bibliographic record

VenuePeriferia · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceCentralisationPhilosophyLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’éducation des élèves handicapés ou en difficulté d’adaptation ou d’apprentissage (EHDAA) au Québec a été le résultat de la progressive prise en charge de la responsabilité de la gestion de ce groupe d’élèves par l’État. L’évolution de ce qu’on appelle le champ de l’adaptation scolaire a accompagné les transformations de l’organisation sociopolitique du Québec, spécialement avec les mouvements de centralisation et de décentralisation de la gestion des institutions publiques par l’État. Dans le présent article, nous reviendrons sur les principaux événements et mouvements historiques qui ont bouleversé les contextes social et éducatif québécois depuis les années 60, afin de comprendre comment s’est développé le processus de scolarisation des EHDAA au Québec. En nous basant sur un regard sociohistorique, nous mettons en évidence les valeurs de justice et d’égalité qui ont orienté les actions étatiques concernant l’éducation des EHDAA. Nous cherchons à les contraster avec la réalité de la mise en œuvre des directives et des politiques d’éducation des EHDAA, en vue de mettre en lumière la reproduction et la production d’injustices et d’inégalités envers ces élèves. Notre objectif avec cette réflexion réside dans l’identification et la compréhension des contradictions en matière de justice et d’égalité dans le développement des politiques éducatives à propos des EHDAA. Étant donné que ces valeurs orientent non seulement les finalités de ces politiques, mais encore leurs stratégies d’action, nous considérons que leur analyse peut contribuer à la compréhension des facteurs contextuels associés à la reproduction et production d’inégalités et d’injustices envers un groupe historiquement ségrégé de la société.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.084
Threshold uncertainty score0.610

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0180.010
Scholarly communication0.0060.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.338
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations1
Published2022
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