L’expérience des élèves en apprentissage de la langue de scolarisation à l’égard des services éducatifs complémentaires au Québec : entre soutien et altérisation
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse l’expérience des élèves en apprentissage de la langue de scolarisation à l’égard des services éducatifs complémentaires. Nous avons réalisé des entretiens individuels semi-dirigés avec du personnel professionnel des services éducatifs complémentaires (n = 3; une orthophoniste, une psychologue et une psychoéducatrice) et des élèves du secondaire ayant effectué un séjour en classe d’accueil (n = 7) dans la région métropolitaine de Montréal. Notre analyse thématique s’appuie sur les concepts d’altérisation, de pensée déficitaire et de techniques de contrôle. Selon nos données, les élèves ne reçoivent pas toujours les services dont ils auraient besoin, mais les services éducatifs complémentaires offerts auraient un effet positif sur leur expérience. Le personnel professionnel mentionne des enjeux documentés ailleurs pour tous les élèves, dont un manque de compréhension des différences entre les services et un manque d’acceptation de leurs recommandations découlant d’évaluations des élèves, ainsi qu’un accès limité à ces services pour les élèves en apprentissage du français. Selon notre analyse, les élèves sont tenus de s’adapter aux règles de l’école pour s’intégrer et réussir, et des services sont offerts pour les « soutenir » dans cette adaptation, notamment parce qu’ils font partie d’une « diversité à prendre en compte ».
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".