Intervenantes et intervenants tiers dans les dynamiques de collaborations école-familles immigrantes-communauté : négociation d’une place à (re)définir
Bibliographic record
Abstract
Les politiques de plusieurs pays et la recherche reconnaissent la contribution d’intervenantes et d’intervenants tiers pour soutenir le développement de collaborations entre les familles immigrantes et l’école. Néanmoins, il semble que ces intervenantes et intervenants rencontrent certains défis pour se faire une place dans le triptyque école-famille-communauté. Selon une démarche qualitative, cet article propose une métasynthèse à partir de quatre recherches, dont deux ont été conduites au Québec et deux en Suisse. Pour ce faire, les personnes auteures ont réanalysé leurs résultats en ressortant ce qui a trait à la négociation du rôle d’intervenantes et d’intervenants école-familles immigrantes-communauté (IEFIC) à travers les espaces où il se met en oeuvre : à l’école, auprès des familles et dans la communauté. Cet article fait le pari original d’utiliser une typologie construite dans le domaine de la santé pour éclairer des résultats issus du domaine de l’éducation et les trois configurations du rôle des IEFIC que nos analyses ont permis de dégager. Nos résultats laissent croire que, tant en contexte suisse que québécois, la mise en oeuvre du rôle est fortement influencée par la place prise par l’institution scolaire et son fonctionnement, guidé par des cadres et des normes.
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 | 0.014 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".