L’identification des difficultés de comportement chez les élèves des minorités racisées au primaire : regards croisés d’un parent et d’acteurs scolaires
Bibliographic record
Abstract
Les parcours scolaires des élèves racisés peuvent parfois être sensiblement différents de ceux des autres élèves québécois. Tout comme dans leur expérience de vie, les perceptions et les biais culturels du groupe majoritaire viendront teinter leur parcours. Dans le cadre de ce mémoire, nous nous intéresserons précisément à la surreprésentation des élèves racisés parmi les élèves étant identifiés par l’école comme ayant des difficultés de comportement. Ce regroupement d’élèves faisant partis des élèves considérés handicapés ou en difficulté d’adaptation ou d’apprentissage nous intéresse davantage compte tenu de l’aspect subjectif de son évaluation. Cette étude documente donc les parcours de huit élèves racisés d’âge primaire étant identifiés par l’école comme ayant des difficultés de comportement. Les entretiens ont été faits avec un parent et des intervenants scolaires. Notre analyse se centre sur l’identification des difficulté par l’école, la rupture entre les familles et le milieu scolaire et l’impact de la représentation négative des minorités racisées sur les décisions scolaires étant prises à leur égard. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : élèves en difficulté, difficulté de comportement, immigration, inclusion scolaire, inégalités scolaires, minorités racisées, minorités culturelles
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".