Notice bibliographique
Résumé
L’article présente les résultats d’une recherche s’intéressant au transfert des apprentissages entre l’école, en l’occurrence un Centre de formation en entreprise et récupération (CFER), et le milieu de travail. Les résultats mettent en parallèle les données obtenues auprès de trois catégories de sujets, à savoir les élèves, les enseignants et les employeurs. Ils sont exposés en tenant compte des questions de l’insertion sociale et professionnelle, du rôle des acteurs (soit les enseignants et les employeurs), de l’intérêt pour la formation générale et de la préparation au marché du travail. La similitude entre l’activité de perfectionnement et le milieu de travail est un facteur qui occupe une place importante dans les réflexions et les discussions sur le transfert des apprentissages. En accord avec certains résultats de recherche, dont ceux de Pilon (1993) et de Taylor (1998), nous réaffirmons que l’employeur joue ou devrait jouer un rôle complémentaire ou de « relayeur » à celui de l’enseignant. Dans le processus de transfert des apprentissages, l’imputabilité de supervision et d’accompagnement, tant de la part des enseignants que des employeurs, semble être importante afin de permettre aux apprenantes et apprenants de s’insérer plus facilement dans le monde du travail.
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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».