La reconnaissance de la neurodiversité comme piste de solution pour une école plus inclusive
Bibliographic record
Abstract
Malgré un discours récent semblant indiquer un changement de cap vers une école québécoise plus inclusive et ouverte à la diversité de ses élèves, la vision de difficulté scolaire y demeure ancrée dans une perspective biomédicale et individuelle. Depuis plusieurs années, les difficultés scolaires se voient médicalisées par le biais de différents diagnostics qui limitent significativement la portée d’un discours d’ouverture à la diversité. En effet, ces diagnostics permettent l’identification de tout enfant déviant de la norme cognitive et qui ne répond donc pas aux critères de « l’enfant normal ». En réponse à la pathologisation systématique de ces élèves, le paradigme de la neurodiversité nous appelle à revoir nos conceptions de la différence cognitive chez l’humain. Absent du lexique ministériel québécois, ce concept est néanmoins le fer de lance de différents mouvements à l’international qui visent la reconnaissance d’une diversité neurocognitive à l’école. Comme le proposent AuCoin et Vienneau (2015), la création d’une école plus inclusive pourrait nécessiter la transition du paradigme de la normalisation vers celui de la dénormalisation, qui respecte et valorise davantage l’unicité de chaque élève. Dans cet esprit, la recherche sur la neurodiversité pourrait-elle offrir de nouvelles perspectives sur le phénomène de la difficulté scolaire à l’école?
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".