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Record W615465825 · doi:10.71781/5639

Perceptions d’élèves québécois présentant une déficience auditive de l’utilisation du langage parlé complété en contexte d’intégration scolaire

2009· dissertation· fr· W615465825 on OpenAlexaboutno aff
Audrey Dupont

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2009
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis l’adoption de la politique de l’adaptation scolaire en 1999, le ministère de l’Éducation, du Loisir et du Sport a mis en place un plan d’action pour permettre l’intégration des élèves handicapés ou en difficulté d’adaptation ou d’apprentissage. L’intégration des élèves handicapés a fait l’objet de plusieurs études ; toutefois, peu d’entre elles se sont intéressées à l’intégration d’élèves présentant une déficience auditive et utilisant le langage parlé complété. Le but de cette étude est de mettre en lumière les perceptions d’élèves présentant une déficience auditive quant à l’utilisation du langage parlé complété en contexte d’intégration scolaire. Les concepts exploités dans ce mémoire sont relatifs à la surdité, aux élèves présentant une déficience auditive, aux modes de communication utilisés auprès de ces élèves, et plus particulièrement le langage parlé complété, de même qu’au contexte d’intégration scolaire québécois. Cette recherche est de type exploratoire et la méthode utilisée est qualitative. Cinq étudiants présentant une déficience auditive et âgés entre 12 et 17 ans ont participé à une entrevue semi-dirigée. Les résultats de ces entretiens montrent que ces élèves ont des perceptions positives et négatives face à l’utilisation du langage parlé complété en contexte d’intégration. Quoique de façon générale cela n’entrave pas leur intégration scolaire, les perceptions négatives se rapportent davantage à l’intégration sociale qu’à l’intégration scolaire.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
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 score0.457
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0160.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.007
GPT teacher head0.227
Teacher spread0.220 · 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".

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Citations0
Published2009
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