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Enregistrement W2935946128 · doi:10.4000/activites.3995

Les enseignants de la formation professionnelle : leur travail, leur réalité

2019· article· fr· W2935946128 sur OpenAlexaffabout
Otilia Holgado

Notice bibliographique

RevueActivites · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article rend compte d’une recherche qui explore le travail quotidien de huit enseignants de la formation professionnelle secondaire au Québec, dans six métiers : arpentage, cuisine, entretien paysager, secrétariat, transport par camion et conduite des engins de chantier. Menée selon une démarche d’analyse du travail à partir d’entretiens libres, la recherche se propose d’accéder aux représentations des enseignants participants afin de rendre compte de la manière dont ceux-ci se représentent leur propre métier, les tâches qui le composent, les responsabilités qui leur incombent, ainsi que les conditions de travail, les difficultés qu’ils rencontrent et les moyens qu’ils déploient pour y faire face au quotidien. Les résultats obtenus montrent le partage entre les tâches prescrites et celles qui sont prises en charge volontairement par les enseignants, dans le but de favoriser l’apprentissage des élèves et d’assurer le bon fonctionnement de leur centre de formation. Nous constatons que cela amène une surcharge de travail dont la réalisation se prolonge sur le temps personnel, conduisant à une délimitation floue entre vie professionnelle et vie privée.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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