Enseigner en contexte de diversité ethnoculturelle : des leçons de l’expérience à transmettre
Bibliographic record
Abstract
Les effectifs scolaires québécois sont de plus en plus caractérisés par une grande diversité ethnoculturelle, linguistique et religieuse. Or, la prise en compte de la diversité dans les milieux scolaires demeure à géométrie variable. Cet article présente les résultats d’une recherche visant à documenter le savoir-agir professionnel d’enseignant[e]s relatif à l’intervention pédagogique auprès d’élèves issus de l’immigration. Les récits de pratique livrés par les participant[e]s ont permis de dégager différentes leçons de leur expérience de travail en contexte de diversité ethnoculturelle. Dans le cadre de cet article, ces différentes leçons ont été organisées autour de trois thématiques : un rôle à assurer, des attitudes à manifester, et une expérience et une collégialité à développer. L’analyse des récits de pratique permet de mettre en évidence des leçons de l’expérience qui pourraient être transmises à d’autres enseignant[e]s en formation initiale et continue.
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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".