MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3112989252 · doi:10.5206/cie-eci.v49i1.13438

La mise en oeuvre des instruments visant à attirer, recruter et retenir les enseignants dans les zones rurales au Burkina Faso

2020· article· fr· W3112989252 sur OpenAlexaffvenue
Geneviève Sirois, Martial Dembélé, Adriana Morales-Perlaza

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La recherche présentée dans cet article vise à décrire les instruments d’action publique mis en place pour attirer, recruter et retenir les enseignants dans les zones rurales burkinabè et à en documenter la mise en oeuvre. L’analyse s’appuie sur le modèle d’analyse de la mise en oeuvre des politiques éducatives proposé par Honig (2006). La collecte de données a été effectuée par le biais d’une analyse documentaire et d’entrevues individuelles auprès des acteurs impliqués dans la mise en oeuvre des instruments étudiés, et auprès des enseignants en poste dans des écoles situées en zones rurales. Les résultats montrent qu’un instrument d’action publique a un réel impact positif sur l’attraction et le recrutement des enseignants dans les zones rurales : la régionalisation du recrutement et des affectations. Le principal défi reste toutefois la rétention des enseignants à moyen et long terme dans les zones rurales des régions les plus éloignées.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,447
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,044 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComparative and International EducationMême sujetEducation, sociology, and vocational trainingTravaux en français237 207