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Record W4415820251 · doi:10.53967/cje-rce.6161

Inclusion scolaire et précarisation des enseignantes en début de carrière : tensions entre idéaux pédagogiques et réalités du terrain

2025· article· fr· W4415820251 on OpenAlexvenueaboutno aff
Karine Bilodeau, Émilie Giguère, Louise St-Arnaud

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCollaborative Teaching and Inclusion
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsInclusion (mineral)Context (archaeology)Qualitative analysisPerspective (graphical)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude analyse les impacts de l’inclusion scolaire sur le vécu des enseignantes en début de carrière dans l’enseignement préscolaire et primaire au Québec. À travers une méthodologie qualitative combinant des entretiens individuels, des photos commentées et des entretiens de groupe avec 25 enseignantes, l’étude explore les défis liés à la gestion de classes hétérogènes et au manque de ressources. Les résultats mettent en évidence la perception persistante d’un clivage entre les élèves dits « réguliers » et les élèves d’« inclusion », ainsi que les tensions entre les attentes organisationnelles et la réalité du terrain. Ces défis exacerbent le sentiment d’impuissance et la précarité des enseignantes, tout en révélant un besoin urgent de soutien systémique et de formation adaptée. L’étude conclut que l’inclusion, bien que soutenue dans son principe, demeure une source de surcharge émotionnelle et professionnelle en raison de lacunes institutionnelles. Elle incite à repenser les cadres de formation et à investir dans des ressources adaptées pour garantir une inclusion équitable et durable.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.471
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.336
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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