Tisser des alliances dans la classe de danse pour soutenir la diversité : passer des valeurs aux actes
Bibliographic record
Abstract
Parmi les enjeux actuels de l’articulation entre danse et éducation, cet article porte un regard particulier sur celui de l’adaptation des interventions aux besoins et aux caractéristiques des élèves en situation de handicap. Comment Alice, enseignante de danse au Québec, dans ses interactions didactico-pédagogiques avec ses élèves, mobilise-t-elle des savoirs et des savoirs faire qui favorisent l’apprentissage pour tous ? Au sein d’une recherche menée au Québec, ont été croisés le cadre théorique des alliances éducatives et celui de la didactique de la danse. À partir d’extraits de pratiques filmées des cours de danse d’Alice et via des extraits de l’entretien d’explicitation mené auprès d’elle, nous mettrons en évidence que les stratégies didactico-pédagogiques d’Alice soutiennent un réseau d’alliances tissées avec les élèves. Cela passe par la mise en œuvre d’actions et de discours qui reconnaissent leur diversité et leur expertise singulière, en s’appuyant sur des valeurs de respect et d’équité, tout en utilisant des propositions variées et adaptées, au cœur d’une communication ouverte et attentive.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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.
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".