Le travail social en milieu scolaire franco-ontarien: regards sur les rôles de leadership pour favoriser le bien-être et la santé mentale des élèves
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire adopte une approche exploratoire et qualitative pour examiner les rôles de \nleadership des travailleurs sociaux en milieu scolaire francophone en Ontario. Il met en \nlumière leurs contributions significatives, pour la coordination et la mise en œuvre des \norientations provinciales en matière de santé mentale des élèves. Cette recherche \nsouligne l'importance de reconnaître et de valoriser la diversité des rôles de leadership, \nqui reposent sur les compétences, les connaissances et les expériences des travailleurs \nsociaux, pour contribuer de manière stratégique à l'amélioration des systèmes éducatifs \nen évolution. \nLes travailleurs sociaux en milieu scolaire, font valoir un style de leadership éthique et \ncompatissant essentiel, fondé sur des principes intégrés au code de déontologie, des \nconnaissances pratiques directes et un engagement envers la justice sociale. En réponse \naux défis posés par à la pandémie de la COVID-19, ce leadership est davantage mis en \navant-plan, jouant un rôle central, dans la mobilisation des mesures de soutiens pour le \nbien-être et la santé mentale de la communauté scolaire. Cette reconnaissance a le \npotentiel d'avoir un impact significatif sur le développement professionnel et identitaire \ndes travailleurs sociaux en milieu scolaire, et sur les programmes universitaires en \nservice social en Ontario. \nEn explorant un domaine de recherche largement sous-exploré, à savoir le leadership en \ntravail social en milieu scolaire, au sein des communautés francophones de l'Ontario, \ncette étude ouvre la voie à des discussions éclairantes et à des opportunités \nd'amélioration dans ce domaine.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".