Analyse des ressources de développement de la résilience éducationnelle devant la violence scolaire chez des enseignants québécois et roumains
Notice bibliographique
Résumé
S’inscrivant dans le paradigme de la recherche qualitative, cette étude fait état d’une investigation des ressources mobilisées par cinq enseignantes québécoises et cinq enseignantes roumaines pour le développement de la résilience éducationnelle devant la violence scolaire, évaluée comme facteur de risque. L’analyse des données révèle le rôle des compétences professionnelles dans le développement de la résilience éducationnelle, en tant que ressources, chez les enseignantes rencontrées. En tant que recherche exploratoire comparative, cette étude s’intéresse à l’influence des différences culturelles sur la perception et l’impact des expériences de violence vécues, à la mise en pratique des compétences professionnelles, aux sentiments d’efficacité et de satisfaction professionnelle, au développement et au fonctionnement du processus de résilience éducationnelle chez les enseignantes de deux groupes nationaux. L’approche écosystémique met en lumière le caractère de processus dynamique de la résilience éducationnelle qui exige des ressources et repose sur des facteurs dont l’interaction assure son fonctionnement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».