Les conditions favorables à la collaboration entre enseignantes et orthopédagogues en contexte d’implantation du modèle de réponse à l’intervention (RàI) au premier cycle du primaire
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études et documents ministériels soulignent la nécessité d’établir une réelle collaboration entre les enseignants et les orthopédagogues. Malgré les avantages de cette collaboration, plusieurs obstacles en entravent la mise en œuvre. Cette étude multicas, réalisée dans le cadre d’une recherche menée au doctorat, a pour objectif d’examiner la collaboration entre enseignantes et orthopédagogues dans un contexte d’implantation du modèle RàI au primaire. Pour ce faire, trois dyades composées d’une enseignante et d’une orthopédagogue ont été étudiées à partir d’entretiens, d’observation directe, d’une analyse documentaire et d’un journal de bord. Les résultats font ressortir des conditions favorables à l’instauration d’une véritable collaboration entre les enseignantes et les orthopédagogues, ainsi que la présence d’un déséquilibre paritaire au sein de certaines dyades. Ces résultats réitèrent l’importance de poursuivre les recherches sur la collaboration entre les enseignants et les orthopédagogues pour orienter davantage les praticiens, les gestionnaires et les formateurs universitaires.
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 | 0.013 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 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".