Les ressources pédagogiques pour l’enseignement des musiques traditionnelles d’ici et d’ailleurs dans les écoles primaires du Québec
Bibliographic record
Abstract
Les outils pédagogiques pour l’enseignement de la musique dans les écoles primaires du Québec ont suivi les transformations des réalités scolaires, elles-mêmes accentuées par les mouvements migratoires internationaux. Ceux-ci ont amené les pédagogues à développer l’éducation interculturellequi promeut l’ouverture culturelle et favorise l’égalité des chances pour les élèves de tous les horizons. Cette approche s’est étendue à l’enseignement de la musique, qui se sert des musiques traditionnelles comme moyen d’intégration pour faire découvrir aux élèves des cultures variées et les aider à construire leur identité. Cependant, il semble que les ressources pédagogiques pour ce répertoire soient peu nombreuses ou mal connues des enseignants. Cet article a donc pour objectif de brosser le portrait du matériel pédagogique disponible en français au Québec pour enseigner les musiques traditionnelles d’ici et d’ailleurs. L’analyse du contenu de 850 ressources (manuels, livres, partitions, enregistrements sur CD et vidéos, sites internet et autres ressources électroniques) s’est appuyée sur les critères admis en éducation musicale interculturelle : présence de musiques traditionnelles et région d’origine ; principes de justice sociale, réduction des clichés ethnocentriques ; mise en contexte ; authenticité, arrangements ou métissages ; modes de transmission (partition, oreille ou imitation) ; choix des instruments pour l’interprétation et l’appréciation ; éléments pour guider l’enseignant. Cette analyse a permis de constater que 28,7 pour cent du corpus de départ présente des musiques traditionnelles ou des airs qui en sont inspirés, mais que seulement un dixième remplit tous les critères. Autre constat, plus préoccupant : les musiques d’ici sont sous-représentées, par conséquent les enseignants sont mal outillés pour transmettre ce patrimoine musical.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".