Étude pilote : effets d'un processus d'accompagnement basé sur le modèle ARC (Attachement - Régulation - Compétences) sur des élèves du primaire présentant un trouble complexe
Bibliographic record
Abstract
Cette étude exploratoire menée auprès de huit enseignantes vise à documenter les effets d’un processus d’accompagnement d’équipes-écoles, basé sur le modèle ARC (Attachement – Régulation – Compétences), sur des élèves présentant un trouble complexe, c’est-à-dire identifiés par l’école comme ayant des troubles relevant de la psychopathologie (TRP) ou des troubles graves du comportement (TGC). Pour y parvenir, un devis mixte simultané avec triangulation est utilisé. Les questionnaires remplis par les enseignantes ont pour objectif d’évaluer les changements dans les comportements et les capacités adaptatives des élèves à la suite du processus d’accompagnement. Les résultats obtenus révèlent des améliorations chez les élèves, notamment concernant les comportements extériorisés (hyperactivité, agressivité, problèmes de conduite), les problèmes scolaires (problèmes d’attention) et les comportements problématiques liés au harcèlement, à la maîtrise de soi émotionnelle, au fonctionnement exécutif et aux émotions négatives. Une hausse de l’anxiété est toutefois remarquée. Les entretiens avec les enseignantes visent quant à eux à documenter leurs points de vue quant aux effets des moyens mis en place pour les élèves selon les principaux domaines d’intervention du modèle ARC. Plusieurs effets positifs sont soulevés chez les élèves après le processus d’accompagnement, notamment concernant leur sentiment de sécurité, leurs capacités à identifier et à moduler leurs émotions, leur autonomie, leur estime de soi et leur motivation. Les élèves seraient aussi plus conscients des conséquences de leurs comportements après le projet. Malgré la petite taille de l’échantillon, l’étude suggère qu’un processus d’accompagnement des équipes-écoles inspiré du modèle ARC semble prometteur dans un contexte scolaire québécois.
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 | 0.009 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".