Entre participation sociale, inclusion et littératie
Bibliographic record
Abstract
Depuis le dernier état de la situation de la formation préscolaire et scolaire des élèves sourds produit par l’Office des personnes handicapées du Québec, peu d’informations sur les pratiques professionnelles et enseignantes ont été mises de l’avant à ce sujet au Québec. Pourtant, sur le plan international, l’inclusion et la participation sociale sont devenues une visée importante des politiques éducatives concernant les élèves sourds. En outre, les recherches actuelles soulignent l’importance de la littératie comme un enjeu pour le développement précoce du langage chez les enfants sourds, ce qui peut favoriser leur participation sociale. Entre participation sociale, inclusion et littératie impose une réflexion, tant pour les professionnels de l’éducation et les parents d’enfants sourds que pour les décideurs en matière d’éducation. L’ouvrage propose de brosser un portrait à jour de la situation de l’éducation et de la formation des personnes ayant une surdité. Divisé en trois parties, il rend compte de différentes recherches en surdité dans les domaines de la participation sociale et de la littératie au Québec et dans la francophonie ainsi que d’initiatives pédagogiques québécoises pour favoriser l’apprentissage de la langue.
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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".