La prise en compte de la diversité à l’école dans les textes officiels : un bilan au Québec et en milieu minoritaire francophone canadien
Bibliographic record
Abstract
S’appuyant en partie sur une recherche documentaire effectuée sur les politiques éducatives canadiennes relatives au bien-être, à la réussite et à la diversité à l’école (Rousseau et al., en cours), ce texte a pour but de dresser un bilan quant à la prise en compte de la diversité à l’école au Québec et en contexte minoritaire francophone canadien. À la suite de la recension des textes officiels des différentes provinces sur cette question, nous avons procédé à l’examen du corpus de données qualitatives à l’aide de l’analyse par réseau. Les principaux résultats mettent en relief trois différentes approches qui émergent des textes politiques officiels pour considérer la diversité des élèves, soit celle centrée sur les marqueurs des élèves, celle en réponse aux phénomènes socioéducatifs et celle centrée sur les besoins des élèves. Ces résultats incitent à réfléchir sur la persistance de l’approche catégorielle des difficultés à l’école et sur l’importance de l’éducation à la diversité pour contrer les formes de discrimination associées.
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 | 0.008 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".