Des modèles de service pour favoriser l'intégration scolaire
Bibliographic record
Abstract
La réussite scolaire des élèves à risque, en difficulté ou handicapés représente un défi de taille pour le monde de l’éducation. La politique de l’adaptation scolaire du Québec amène les agents d’éducation à privilégier l’intégration de ces élèves en cherchant des solutions créatives et efficaces pour répondre aux besoins de ces élèves, tout en favorisant leur réussite éducative et scolaire. Cet ouvrage collectif propose un regard perçant sur les différentes formes de service à offrir aux élèves handicapés, en difficulté d’apprentissage ou d’adaptation (HDAA), ou simplement à ceux que l’on considère à risque d’échec scolaire. Qu’il s’agisse des divers types de coenseignement ou de l’application d’un modèle d’équipe de soutien à l’enseignant, les auteurs allient théorie et pratique afin d’offrir au lecteur un panorama complet et facile à intégrer. Destiné aux agents d’éducation soucieux de rendre effective la réussite scolaire et éducative des jeunes en contexte d’intégration scolaire, ce livre restera pour les enseignants des milieux réguliers et d’adaptation scolaire, les orthopédagogues et les professionnels des services éducatifs complémentaires, les administrateurs scolaires (responsables des services éducatifs, directions d’école), les conseillers pédagogiques et les étudiants en formation des maîtres, une source d’inspiration et de réflexion pour les milieux de pratique et de formation.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.007 |
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".