Le processus d’insertion professionnelle de diplômés en enseignement au Québec : une analyse de trajectoires
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente la synthèse d’une partie des résultats d’une recherche portant sur le processus d’insertion professionnelle de jeunes enseignants présents sur le marché du travail québécois dans la conjoncture difficile des années 80 et 90. À partir des données d’entrevues et une analyse documentaire, cette recherche analyse en profondeur les trajectoires d’insertion et met en évidence les différentes logiques de construction à l’oeuvre. L’article ne rapporte pas l’ensemble des résultats détaillés sur chacun des thèmes abordés par la recherche, mais tente de recomposer une totalité significative qui rende compte du déploiement des trajectoires d’insertion au-delà de la diversité et de la singularité des itinéraires et du vécu professionnel des enseignant(e)s interviewé(e)s. La recherche montre et explicite trois aspects fondamentaux des trajectoires des jeunes enseignants : a) la non-linéarité et l’absence d’un modèle d’insertion unique, b) l’amélioration progressive dans la situation professionnelle au fil du temps et c) l’historicité des trajectoires. Ces résultats témoignent de la nécessité de revoir les notions de précarité, de stabilité, de sécurité d’emploi et d’insertion encore « collées » à l’époque du plein emploi et à l’utilisation de paramètres économiques et objectifs.
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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».