Enfants « Ingérables » et Chauffeur.Se.S Exploité.E.S : Croisements de Vulnérabilités Dans le Transport Scolaire Adapté des Élèves Autistes Dans la Région de Québec
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous examinons les expériences croisées du transport scolaire adapté de chauffeur.se.s et d’élèves autistes dans la région de Québec. Notre article s’inscrit dans un contexte de crise de la scolarisation de ces élèves, alors qu’un nombre croissant sont considéré.e.s « non-scolarisables », « ingérables », ou « trop dérangeant.e.s » par les institutions scolaires québécoises et exclu.e.s partiellement ou entièrement des écoles. Basée sur des entretiens avec des chauffeur.se.s de la région de Québec, notre recherche s’intéresse à la production du handicap des élèves autistes dans le transport scolaire adapté. Nous ancrons notre analyse dans une compréhension du handicap comme émergent à travers des moments incarnés de rencontres avec différents espaces. Nous soulignons l’importance des conditions matérielles et sociales du véhicule (la vanne), par exemple le nombre élevé d’élèves transporté.es et le manque d’espace entre les sièges, dans la production d’expériences handicapantes. Nous nous intéressons au croisement entre ces expériences et celles des chauffeur.se.s, à qui revient la tâche difficile de conduire sécuritairement et de gérer des situations complexes à l’intérieur de la vanne. Nous examinons la façon dont la gestion souvent indifférente du transport scolaire adapté par les institutions scolaires nuit à la capacité d’action et d’intervention des chauffeur.se.s et mène à la non-reconnaissance de leurs rôles auprès des élèves. travers les conséquences de ce mode de gestion, le transport scolaire adapté devient un espace handicapant, ce qui peut fragiliser l’accès des élèves au transport et, ultimement, à l’école.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".