La différenciation des structures: un levier pour une organisation inclusive des services en orthopédagogie
Bibliographic record
Abstract
Ce guide pratique a été développé dans le cadre d’un projet de recherche à la maitrise en éducation, profil orthopédagogie. Il a été réalisé par Caroline Martel, sous la direction d’Élisabeth Boily, professeure au département des sciences de l’éducation de l’Université du Québec à Chicoutimi. Il s’adresse aux personnes enseignantes, aux orthopédagogues, aux personnes conseillères, aux gestionnaires et aux équipe collaboratives du primaire et du secondaire qui souhaitent mettre en place la différenciation pédagogique en salle de classe. Ce guide vise aussi à optimiser l’organisation des services en orthopédagogie et à proposer de nouvelles façons de faire. Des personnes enseignantes, des orthopédagogues et des personnes conseillères en orthopédagogie ont été consultées et ont grandement contribué à enrichir le contenu du guide pratique. Ces personnes ont été consultées en juin 2025 au moyen d’un questionnaire et de discussions de groupe. Les résultats de ces entretiens ont notamment permis de dégager des pistes d’utilisation de la différenciation des structures pour favoriser une organisation inclusive des services en orthopédagogie (voir pages 25, 33 et 45). Elles ont aussi proposé, par le partage de leur expérience, des pistes prometteuses de combinaison de différentes modalités de différenciation des structures (voir page 46). Ce projet a été réalisé grâce au soutien financier de la fondation de l’UQAC et grâce à l’accord du Centre de services scolaire des Rives-du-Saguenay.
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 | 0.026 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.018 |
| Open science | 0.005 | 0.019 |
| Research integrity | 0.008 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
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".