Mesurer et anticiper un risque de pénurie enseignante : le cas de la Suisse
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Le risque d’un manque de personnel enseignant préoccupe fortement les autorités publiques de nombreux pays. Ces préoccupations se sont accentuées depuis une quinzaine d’années, notamment avec la perspective de devoir remplacer les départs à la retraite de la génération des baby-boomers. Il ne suffit pas de décréter la formation d’un nombre plus important de membres du personnel enseignant pendant une période donnée pour en assurer le renouvellement, préserver la qualité d’un système éducatif et assurer l’égalité des chances à l’école. Cet article a pour objectif principal de contribuer à une analyse de la gestion politique du risque de pénurie enseignante en Suisse à partir des années 2000. Des composantes d’un modèle d’analyse de l’action publique dans le domaine de l’éducation développé et enrichi au fil de nos travaux de recherche sont utilisées pour mesurer les statistiques de cette période. Après avoir apporté quelques clarifications conceptuelles autour du phénomène de pénurie dans une première partie, nous présenterons les éléments du modèle d’analyse de l’action publique retenus. Enfin, nous rendrons compte de nos analyses documentaires portant sur la gestion publique de la pénurie enseignante en Suisse.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle