Pédagogie immersive expérientielle : aborder les loisirs inclusifs et thérapeutiques en interagissant avec des personnes résidant dans un foyer de soins
Bibliographic record
Abstract
Afin de conscientiser les étudiants à la réalité des personnes à besoins spéciaux lors d’activités de loisir inclusif, la présente étude expérimente la pédagogie immersive expérientielle permettant d’éveiller la curiosité et l’intérêt des futurs récréologues inscrits au cours « loisir inclusif ». Les apprenant[e]s ont vécu l’immersion dans la réalité de résident[e]s d’un foyer de soins. Ce contact a pu s’articuler autour d’une activité de loisir axée sur la peinture, l’expression de soi et l’échange en groupe avec le soutien d’un artiste peintre. Vingt-sept étudiant[e]s ont expérimenté un apprentissage expérientiel immersif dans une ambiance de respect et d’empathie. L’analyse qualitative de récits d’expérience, de questionnaires d’appréciation et de notes d’observation directe démontre l’impact formateur de l’approche pédagogique immersive expérientielle. En effet, les résultats révèlent les appréhensions initiales rattachées aux stéréotypes véhiculés concernant la santé mentale, et que l’effet des rencontres et des interactions humaines a aidé à remettre en question.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".