L’apport de la construction de sens dans l’application de la gestion axée sur les résultats par des directions d’école au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Le présent article examine le travail de construction de sens de la gestion axée sur les résultats (GAR) par douze directions d’école, au regard de variables sociocognitives et sociologiques (Dulude et Spillane, 2013). Il confirme l’hypothèse selon laquelle l’identification des besoins de réussite et les mesures prises associées aux cibles de réussite dans les écoles résultent de l’influence des variables individuelles (formation reçue, expériences antérieures, motivation, conception de la réussite des élèves et valeurs personnelles) sur la perception des variables contextuelles (clientèle et environnement scolaires). Quant à la dynamique des interactions priorisée par les directions, elle est elle-même influencée par les variables individuelles et contextuelles. Malgré les limites du recours aux entrevues semi-dirigées, l’intégration de ces facteurs cognitifs dans une approche constructiviste permet de saisir la pluralité de sens dans l’application de la GAR et apparaît comme une avenue à privilégier pour analyser la réalité et l’expérience des directions d’école.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».