Bibliographic record
Abstract
L’école est avant tout un lieu de relation, une microsociété où les expériences du vivre ensemble forment à la diversité et à la tolérance. La relation éducative occupe une position cruciale dans ce contexte. Elle conditionne, en quelque sorte, la persévérance et la réussite. Les enseignants ont ainsi une responsabilité importante et doivent voir à la gestion et à la régulation de leurs interactions avec les élèves. Comment agir pour que ces interactions suscitent le plus possible les effets escomptés chez l’éduqué? Sur quelles composantes de la relation éducative l’éducateur peut-il agir? Les textes de cet ouvrage, rédigés par des étudiants de 2 e cycle en éducation de l’Université du Québec à Trois-Rivières, permettent de mieux comprendre la relation éducative et son incidence sur l’apprentissage. Les interactions entre les acteurs des situations éducatives sont abordées sous leurs aspects cognitif, affectif et social, à la lumière de résultats de recherche en éducation. De la gestion de classe et de l’intervention pédagogique aux compétences et à la créativité de l’enseignant en passant par la collaboration et l’utilisation de la technologie, plusieurs sujets sont traités. Les auteurs, guidés par des principes d’équité et d’engagement professionnel, ont pour objectif de suggérer des idées, de susciter des réflexions, d’apporter des pistes de solutions aux personnels scolaires, de donner de l’espoir aux parents et de favoriser un accompagnement significatif des élèves aux prises avec des difficultés pour ainsi construire une meilleure 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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.003 |
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".