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Enregistrement W2889788304 · doi:10.37119/ojs2018.v24i1.376

Attrition, Retention, and Development of Early Career Teachers: Pan-Canadian Narratives

2018· article· en· W2889788304 sur OpenAlexafffundvenueabout
Benjamin Kutsyuruba, Keith Walker, Maha Al Makhamreh, Rebecca Stroud Stasel

Notice bibliographique

Revuein education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMentorshipAttritionTeacher inductionNarrativeCareer developmentLived experiencePedagogyPsychologyFaculty developmentExtant taxonProfessional developmentMedical educationMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our pan-Canadian research study examined the differential impact of teacher induction and mentorship programs on the early-career teachers’ retention. This article details the stories from our interview participants (N=36) in relation to what their lived experiences were during their first years of teaching and how they dealt with the requirements, expectations, and challenges. Their narratives were analyzed through the lenses of early career teacher attrition, retention, and development. Our findings showed that despite geographic, contextual and policy differences, there were striking similarities in teachers’ lived experiences and in the impact of these experiences on their decisions to stay or leave and predispositions towards personal and professional development as teachers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0290,007
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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