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Record W7163557130 · doi:10.5281/zenodo.17512826

COMMENT FAVORISER LE DÉVELOPPEMENT PROFESSIONNEL DES STAGIAIRES EN ENSEIGNEMENT EN SITUATION DE HANDICAP SELON LES FORMATRICES UNIVERSITAIRES ET DE TERRAIN?

2025· article· fr· W7163557130 on OpenAlexaff
France Dufour, Ruth Philion, France Dubé, Naomi Grenier, Isabelle Vivegnis

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCollaborative Teaching and Inclusion
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsOccupational trainingPrimary careProfessional developmentTeaching staffContinuing education

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le nombre de personnes étudiantes dans les universités québécoises présentant une condition diagnostiquée s’élève à 28 930 et 10 % d’entre elles sont inscrites en sciences de l’éducation (Association québécoise interuniversitaire des conseillers aux étudiants en situation de handicap , 2025). Alors que toutes les universités proposent un service leur offrant des mesures d’accommodement spécifiques aux cours et aux examens, peu de repères concernent l’accompagnement à leur offrir en stage. Les formatrices (superviseures de stage et enseignantes associées) le déplorent et se questionnent relativement à leur rôle et à leurs responsabilités. Dans cet article, nous présentons le point de vue de 74 formatrices ayant répondu à un questionnaire portant sur l’accompagnement des stagiaires en enseignement en situation de handicap (SH). D’abord, les forces et les défis de ces stagiaires sont décrits ainsi que les mesures d’accompagnement mises en œuvre par les formatrices en s’appuyant sur le modèle d’accompagnement de stagiaires de Colognesi et al., (2021). Nous terminons en présentant les besoins de formation formulés par les formatrices pour mieux accompagner le développement professionnel des stagiaires en SH.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.492
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0110.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.044
GPT teacher head0.309
Teacher spread0.265 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2025
Admission routes1
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