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Record W7009118357

Des CAF novateurs inspirent une nouvelle formule d'aide au collège Édouard-Montpetit /

2015· other· fr· W7009118357 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueBibliothèque et Archives nationales du Québec (Québec government) · 2015
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsCegep Edouard Montpetit
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Football playersFootballUnfair competition
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

CAF novateursIl y a deux ans, l'implantation d'une formule d'aide originale au collège de Valley eld a inspiré l'ajout de la chronique « CAF novateurs » dans Correspondance.Le but : mettre en valeur des pratiques innovantes dans les centres d'aide en français (CAF) et, ce faisant, offrir des perspectives stimulantes aux différents intervenants, les responsables de CAF au premier chef.Au collège Édouard-Montpetit, quelques idées glanées dans deux articles de CAF novateurs déjà parus ont conduit à la mise en œuvre d'un service de soutien linguistique sur mesure pour les membres de l'équipe de football des Lynx : le « CAF-NeuroLynx ».Guylaine Fontaine, coresponsable du CAF « traditionnel » de ce collège, répond à nos questions. Q -Comment est né le CAF-NeuroLynx du Collège Édouard-Montpetit ?R -Le projet NeuroLynx est né d'une préoccupation persistante de Janick Morin, enseignant au Département de cinéma et entraineur adjoint de l'équipe de football de notre collège, à l'égard de la réussite scolaire des étudiantsfootballeurs.Ce collègue, en tant qu'entraineur et tuteur des Lynx, sait combien il est essentiel, au sein d'une équipe collégiale de 1 division, de recruter et de former des athlètes désireux de maximaliser leur performance tant scolaire que sportive.À l'automne 2010, il m'a fait part de ce souci et d'une idée originale qu'il avait eue pour favoriser la réussite de ces étudiants : leur offrir une « salle de musculation intellectuelle ».En plus d'animer lui-même ce lieu, il imaginait pouvoir y implanter une formule de soutien aux études, en particulier du tutorat pour quelques matières de base telles que les mathématiques, le français, l'anglais et la philosophie.Comme cette idée respectait clairement plusieurs critères d'acceptation d'un projet d'aide à la réussite, j'ai encouragé notre collègue à répondre à l'appel de projets du printemps 2011 et lui ai proposé la collaboration du CAF pour l'exploration du volet tutorat.Ayant alors en

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.148
Threshold uncertainty score0.361

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0150.003
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.1080.011

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 head0.019
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.216 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2015
Admission routes1
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