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Record W4320030671 · doi:10.4000/ere.9221

L’intégration sociale des élèves de classe d’accueil : Une approche écologique

2022· article· fr· W4320030671 on OpenAlexvenueno aff
Dominik Richard

Bibliographic record

VenueÉducation relative à l environnement · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

J’ai construit cet article en m’appuyant sur mon expérience de recherche doctorale qui a mis en évidence l’importance d’adopter une approche écologique pour la compréhension par les enseignants titulaires de classe d’accueil du processus d’intégration sociale des élèves immigrants. Le but de cette recherche était de comprendre le phénomène d’appropriation du nouveau « milieu de vie » par une démarche permettant d’en montrer la face cachée et toute la complexité. La dimension compréhensive et collaborative de celle-ci s’est avérée fondamentale dans la démarche socio-constructiviste adoptée, « pour, par et avec » les participantes et l’enseignante du milieu d’accueil où s’est déroulée cette recherche. Les résultats indiquent, entre autres, que les élèves privilégient l’usage de stratégies d’appropriation à caractère transgressif par rapport à l’institution d’accueil. Le cadre scolaire, disposant de peu de moyens, a recours en effet à une démarche administrative d’intégration qui semble aller à l’encontre des principes appropriatifs. Dans ce contexte, la pratique théâtrale a pu contribuer à réduire l’écart ainsi créé en établissant une dynamique de socialisation horizontale entre les élèves et l’enseignante. À l’issue de cette recherche, je suis en mesure de suggérer aux établissements scolaires qui accueillent des élèves immigrants de diversifier les modalités de socialisation et d’institutionnaliser leur accueil dans une perspective trans-systémique en établissant, entre autres, un trialogue entre enseignants, élèves et familles. En guise de conclusion, j’apporterai quelques éléments de réponse à la question suivante : ce projet de recherche s’inscrit-il dans une optique d’éducation relative à l’environnement ?

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)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.017
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 score0.034
Threshold uncertainty score0.086

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0050.004
Science and technology studies0.0080.013
Scholarly communication0.0150.011
Open science0.0020.008
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.158
GPT teacher head0.402
Teacher spread0.244 · 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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