Le travail de direction d’établissement scolaire examiné à travers des objets. Les plans d’aide individualisée en Ontario, au Québec, en France et en Belgique
Bibliographic record
Abstract
Le plan d’enseignement individualisé formalise l’aide fournie à des élèves dans un contexte de reddition de comptes. L’objectif est de comprendre le rôle et les tâches de directions scolaires en lien au plan et à un éventuel contrôle exercé sur les enseignantes. Les données analysées dans cet article sont issues d’une recherche internationale menée de 2015 à 2020. Les entretiens de sept cadres et huit directions ayant participé au projet sont analysés ici. Les résultats montrent que le travail de direction entourant ce dispositif, en Belgique, tente de responsabiliser le personnel enseignant ainsi que de coordonner leurs efforts. Au Québec, l’objectif est d’accompagner et d’inciter à la réflexion en vue de favoriser une reddition de comptes. En Ontario, la responsabilisation du personnel enseignant passe par un contrôle plus serré qui prend la forme du monitorage qu’exerce parfois la direction, tandis qu’en France, cette dernière mise sur la réflexivité du personnel.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".