Inclusion et éducation au Québec : l’échec du succès de tous les élèves
Bibliographic record
Abstract
Le désengagement des enseignant.e.s est un enjeu majeur dans les systèmes éducatifs contemporains, particulièrement en contexte plus densément diversifié, ou plus éloigné culturellement par rapport à la culture majoritaire au Québec. Cette problématique est amplifiée par plusieurs facteurs, dont la gestion axée sur les résultats, le néolibéralisme et le néonationalisme identitaire, qui renforce une vision étroite des identités culturelles et peut intensifier les défis liés à la l’inclusion dans les écoles, en plus de limiter l’autonomie des enseignant.e.s. L’approche systémique de Gregory Bateson, qui souligne comment les systèmes complexes, comme les environnements éducatifs, peuvent être influencés par des paradoxes et des contraintes internes qui affectent leur fonctionnement global. En appliquant cette approche, cette recherche examine les mécanismes sous-jacents au désengagement des enseignants et comment les stratégies mises en place peuvent être influencées par les exigences néolibérales et les attentes socioculturelles.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".