MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312638046 · doi:10.7202/1092846ar

Évaluation qualitative de trois programmes de mentorat dans des institutions d’enseignement supérieur

2022· article· fr· W4312638046 sur OpenAlexaffvenue
Al Hassania Khouiyi, Danielle St-Amand, François Guillemette, Jason Luckerhoff, Marie-Josée St-Pierre, Mamadou Siradjo Diallo

Notice bibliographique

RevueEnjeux et société Approches transdisciplinaires · 2022
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente les résultats de trois projets de recherche qui portaient chacun sur l’évaluation d’un programme de mentorat dans une institution québécoise d’enseignement supérieur. Les recherches portaient plus particulièrement sur le vécu des personnes impliquées dans la dyade mentor-mentoré. Dans le premier programme évalué, la relation mentorale est vécue entre un professionnel enseignant et un étudiant (professionnel en formation). Dans le deuxième programme évalué, cette relation est vécue entre un enseignant expérimenté et un enseignant novice. Dans le troisième programme, la relation en est une entre pairs, c’est-à-dire entre deux enseignants de manière non hiérarchique. Les résultats montrent qu’en dépit des différences dans la posture mentorale, ces programmes sont appréciés par les mentors et les mentorés qui en tirent des bénéfices réciproques sur le plan humain aussi bien que pour leurs pratiques professionnelles.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,309 · 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnjeux et société Approches transdisciplinairesMême sujetMentoring and Academic DevelopmentTravaux en français237 207