La gestion du développement de la collaboration intersectorielle pour soutenir la réussite scolaire : quelles pratiques adopter ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse aux actions des gestionnaires et à leurs influences sur les processus de développement de la collaboration intersectorielle autour des enjeux de persévérance et de réussite scolaires des jeunes hébergés en centre de réadaptation pour jeunes en difficulté d’adaptation au Québec. La collaboration entre le milieu scolaire et des services sociaux est alors envisagée comme une avenue afin d’améliorer la réponse à ces enjeux. Les données proviennent d’une étude de cas intrinsèque et les résultats mettent en évidence l’importance de prendre en compte la non-linéarité du processus ainsi que l’articulation entre différentes sphères propres à chacun des secteurs appelés à collaborer, ce que les espaces réflexifs peuvent faciliter. Les résultats illustrent également la nécessité de mettre en place des stratégies qui facilitent la mise en oeuvre de pratiques développées en collaboration de même que l’importance de s’attarder aux enjeux de pérennisation de ces pratiques, notamment en ciblant les apports et les limites de leur formalisation.
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 | 0.021 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.015 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".