Les politiques et les dispositifs qui façonnent l’expérience des élèves immigrants et de leurs familles en contexte minoritaire francophone ontarien
Bibliographic record
Abstract
L’école, comme lieu de socialisation, n’est pas culturellement neutre, car elle reproduit les valeurs et les modes de pensée privilégiés des classes dominantes. D’une part, ces valeurs et ces modes de pensée sont incités par des politiques éducatives quant à la participation parentale. D’autre part, les dispositifs promus auprès des écoles, pour favoriser l’implantation de ces politiques et de ces pratiques collaboratives visant à réduire les décalages entre celles de l’école et celles des familles immigrantes, semblent essentiels. Nous proposerons, dans un premier temps, d’effectuer une analyse documentaire qualitative des politiques éducatives en Ontario afin de dégager les valeurs et les normes véhiculées, susceptibles d’influencer la mise en oeuvre de ces collaborations (ex. : stratégie d’équité et d’éducation inclusive, cadre d’efficacité). Dans un deuxième temps, nous discuterons de la manière dont ces valeurs et ces normes sont susceptibles de façonner la mise en oeuvre de dispositifs qui reconnaissent l’hétérogénéité et qui visent à réduire les écarts entre les élèves au regard de leur habitus familial et culturel.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".