Comment bien choisir ses instruments d’évaluation et de formation à l’autodétermination ?
Bibliographic record
Abstract
L’importance de déployer des pratiques éducatives soutenant l’émergence et le maintien d’actions autodéterminées n’est plus à prouver. Le défi majeur pour l’ensemble des professionnels est actuellement celui de choisir les instruments adéquats, tant pour évaluer que pour former à l’autodétermination, selon les caractéristiques spécifiques des situations à accompagner. Cet article propose un ensemble de réflexions permettant de guider le choix d’un outil d’évaluation et/ou d’un support de formation de bonne qualité. Il présente aussi trois outils d’évaluation (l’échelle du LARIDI ; le Questionnaire de Choix et l’Inventaire de l’autodétermination) et trois programmes d’intervention (C’est l’avenir de qui après tout ; C’est Ma Vie. Je la choisis !; le Manuel de formation à l’autodétermination et à la participation citoyenne de la personne présentant une déficience intellectuelle) particulièrement intéressants et disponibles dans les régions francophones.
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 | 0.016 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".