La gestion des comportements d'indiscipline au sein de la gestion de classe : Une comparaison Québec – Genève au sein de l'enseignement primaire
Bibliographic record
Abstract
Le sujet de ce mémoire porte sur la thématique de la gestion de classe et plus particulièrement, sur la gestion des comportements d'indiscipline et les interventions qui en découlent. Cette recherche s'intéresse aux différents systèmes d'intervention préconisés par les enseignant.e.s genevois.e.s et québécois.e.s exerçant dans le primaire ainsi qu'à la place de la sanction éducative. Dans un premier temps, des entretiens semi-directifs auprès d'enseignant.e.s genevois.e.s et québécois.e.s sont menés afin de comprendre leurs différentes conceptions. Il est rapporté qu'à l'inverse des enseignant.e.s québécois.e.s, les enseignant.e.s genevois.e.s semblent adopter des pratiques axées sur des interventions dites « punitives » et expriment un manque d'outils pour gérer les comportements perturbateurs. Dans un deuxième temps, un échantillon d'enseignant.e.s genevois.e.s est amené à reconnaître, sur base de vignettes, différents types d'interventions. Il est relevé que ces derniers reconnaissent une situation d'intervention dite « éducative » comme efficace. Cependant, certain.e.s possédant des conceptions différentes sur la sanction, reconnaissent aussi les méthodes d'intervention punitives comme justifiables.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".