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Enregistrement W4304123717 · doi:10.3917/raised.026.0319

Entrer dans le métier en temps de pandémie : formation, recherche d’emploi et vécu professionnel des enseignant·es

2022· article· fr· W4304123717 sur OpenAlexaff
Jeanne Rey, Kristine Balslev, Marine Hascoët, Samuel Charmillot, Giuseppe Melfi, Katja Vanini De Carlo, Maria-Isabel Voirol-Rubido, Elisabeth Waroux

Notice bibliographique

RevueRaisons éducatives · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article interroge l’effet de la pandémie sur la phase de transition entre la fin des études et l’entrée dans la profession. Pour aborder ce sujet, nous analysons les résultats d’une large enquête sur l’insertion professionnelle conduite annuellement auprès des nouveaux diplômé·es à l’enseignement de Suisse romande et du Tessin. Nous mettons en évidence les effets de ce contexte inédit sur trois moments-clés de l’insertion : la formation initiale, la recherche d’emploi et le vécu professionnel en début de carrière. L’analyse montre une forte hétérogénéité des perceptions quant à l’impact de la situation sanitaire sur la formation. En ce qui concerne la recherche d’emploi, l’impact de la pandémie est considéré comme minime. En revanche, le vécu professionnel des nouveaux/elles diplômé·es a été impacté négativement pour une majorité d’entre eux/elles. Cet article met en lumière les défis que soulèvent la transition vers la profession dans un temps où les pratiques sont bouleversées.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,564
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,052 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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