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Record W6992524171

L’impact de l’environnement pédagogique sur les apprentissages des élèves atteints de TDA/H. Etudes de cas

2016· dissertation· fr· W6992524171 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsOccupational trainingQualitative analysisResearch methodologyGender relations
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le trouble de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDA/H) touche 5 à 15% des enfants en âge scolaire (Wodon, 2009). Certains ne parviennent ni à contrôler leurs capacités attentionnelles, ni à inhiber leurs comportements perturbateurs. En effet, ces élèves distraits, peu attentifs, éprouvent des difficultés à gérer le temps, à rester calmes, à mémoriser, à contrôler leurs émotions, à planifier, etc. Ainsi, leur scolarité, parsemée de ces nombreuses embûches, se montre souvent compliquée. L’OCDE (2010) a élaboré 7 principes nécessaires à un environnement pédagogique pour apprendre de manière efficace. Leur force et leur pertinence proviennent de leur somme. Ce mémoire tente de répondre à la question suivante : « Quel est l’impact de l’environnement pédagogique sur les apprentissages des élèves atteints de TDA/H ? ». Afin d’aider au mieux ces enfants, les 7 principes doivent-ils être réunis ? Certains d’entre eux présentent-ils plus d’influence que d’autres ? Par le biais de 5 études de cas, nous répondons à ces questionnements. Ce travail en recherche qualitative nous a permis d’aller à la rencontre du terrain. Les données recueillies sous forme, entre autres, d’observations et d’entretiens ont été codées puis analysées. Les résultats mettent, notamment, en exergue la primauté de la motivation et de la gestion des émotions au sein des dispositifs pédagogiques. Cette analyse mène également au questionnement suivant : « Les résultats seraient-ils similaires pour des enfants présentant ou non une autre difficulté ? ». Auteurs principaux : Anciaux, V., de Cartier, P., de Hemptinne, D., de Schaetzen, S., & Laporte, N. (2013). L’hyperactivité (TDA/H). Les prises en charge neuropsychologique et psychoéducative. Bruxelles : De Boeck. Compernolle, T., & Doreleijers, T. (2004). Du calme ! Comprendre et gérer l’enfant hyperactif. Bruxelles : De Boeck. Chevalier, N., Guay, M-C., Achim, A., Lageix, P., & Poissant, H. (2006). Trouble déficitaire de l’attention avec hyperactivité : Soigner, éduquer, surtout valoriser. Québec : Presses de l’université du Québec. OCDE (2010). Comment apprend-on ? : La recherche au service de la pratique, éditions OCDE. http://dx.doi.org/10.1787/9789264086944-fr Wodon, I. (2009). Déficit de l’attention et hyperactivité chez l’enfant et l’adolescent. Wavre: Mardaga

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.051
Threshold uncertainty score0.101

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.231 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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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Published2016
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