L’analyse de construits au service de la persévérance
Notice bibliographique
Résumé
Cet article fait état d’un processus de recherche dynamique et contingent basé sur des actions collectives de la part du groupe de recherche et des enseignantes et enseignants impliqués dans un projet portant sur la persévérance dans l’enseignement, à l’aide de la démarche d’analyse de construits. Il nous est apparu important d’interroger la genèse de cette persévérance en rencontrant des enseignantes et des enseignants persévérants afin de mieux comprendre les raisons qui les incitent à rester dans le métier, de mieux cerner les traits communs qu’ils partagent avec des personnes résilientes et incidemment, afin de pouvoir réinvestir ces enseignements au sein des dispositifs d’insertion professionnelle. Deux questions sont soulevées : 1) Quels sont les facteurs de persévérance susceptibles de jouer un rôle capital en début de carrière? 2) Existe-t-il des facteurs de persévérance invariants au travers les diverses étapes professionnelles de la carrière? Par l’entremise de négociations et de confrontations entre individus, la démarche d’analyse de construits utilisée permet de mettre l’accent sur les dimensions tant cognitives qu’émotives, afin de faire émerger les composantes reliées au phénomène de la persévérance des enseignants. Les résultats discutés indiquent que l’élément le plus important est d’avoir de la confiance en soi et que tous les éléments qui s’illustrent sont d’abord en lien avec le savoir-être plutôt qu’avec le savoir-faire.
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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».