Bibliographic record
Abstract
Un des défis importants rencontrés lors de l’implantation du programme d’éthique et culture religieuse (ECR) a certainement été celui de la formation des personnes qui auraient à l’enseigner dans les écoles, du primaire à la fin du secondaire. Partout au Québec, c’est en particulier vers les enseignants universitaires que les équipes régionales se sont tournées pour former leurs milieux au nouveau programme. Dès l’hiver 2007, près d’une quinzaine d’universitaires ont élaboré et donné la formation qui visait à préparer les enseignants de tout le Québec à enseigner convenablement ce programme. Dans un contexte relativement difficile – débat social sur les accommodements raisonnables, critiques à l’égard du programme ECR, notamment à l’égard de la cohabitation de l’éthique et de la religion dans un même programme, nouveauté, échéance rapprochée, attentes particulières liées au type de formation, etc. – les universitaires ont dû apprendre à enseigner différemment pour rejoindre des besoins divers et nombreux et adapter leur pratique professionnelle pour qu’elle soit efficace et efficiente. Au terme de cet ambitieux plan de formation, ils ont cru nécessaire de prendre un peu de recul pour évaluer ces deux années et demie de formation et faire un retour sur leur pratique d’universitaires engagés dans la formation continue des enseignants en ECR. Tous les auteurs qui participent au présent ouvrage ont été à un moment ou à un autre responsables de formations en ECR dans leur région. La plupart d’entre eux ont participé aux travaux d’une ou de deux équipes régionales et quelques-uns ont également agi comme expert au sein du Comité provincial des experts universitaires qui a accompagné la rédaction du programme. Leurs analyses reposent donc sur une solide expérience de terrain qui les amène à réfléchir non seulement à titre de penseurs ou d’observateurs critiques de l’implantation du programme, mais comme des praticiens dont les savoirs et la pratique ont été mis à l’épreuve par cette expérience. Fabrice Blée, Jacques Cherblanc, Emmanuel Colomb, Mireille Estivalèzes, Claude Gendron, Denis Jeffrey, Raymond Laprée, Louis-Charles Lavoie, Pierre Lebuis, Dany Rondeau, Suzanne Rousseau
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 | 0.012 | 0.009 |
| 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 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".