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Enregistrement W4366816585 · doi:10.37571/2023.0206

Apports et limites de cinq modalités de formation professionnelle en soudage-montage au Québec

2023· article· fr· W4366816585 sur OpenAlexaffvenueabout
Yves Chochard, Annie Dubeau, Sophie Lanoix

Notice bibliographique

RevueDidactique · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cette recherche exploratoire est d’évaluer les apports et les limites respectifs des cinq modalités offertes dans des centres de services scolaires permettant l’obtention du diplôme d’études professionnelles (DEP) en soudage-montage en adoptant le point de vue des élèves. Ces modalités étaient 1- l’enseignement collectif, 2-l’enseignement individualisé, 3- l’alternance travail-études, 4- la formation duale et 5- la reconnaissance des acquis. L’étude se base sur les données issues d’une enquête par questionnaire menée en 2021 auprès de 99 ancien·nes élèves et sur d’autres données tirées de leur dossier scolaire. Ces données ont permis de comparer les modalités au moyen de neuf indicateurs d’effets. Deux premiers indicateurs comptabilisent l’âge des élèves à l’entrée de la formation et la durée de leurs études. Ensuite, trois indicateurs portent sur les effets de la modalité durant le parcours de l’élève : la satisfaction envers les stages, l’indice de réussite aux examens de sanction du programme et le taux de diplomation. Les quatre autres indicateurs mettent en lumière les retombées de l’obtention du diplôme et posent la question de l’attractivité de la profession : la satisfaction envers le travail, l’intention de rester dans le domaine du soudage-montage, la rémunération et le taux d’emploi dans le domaine. En prenant en considération différents niveaux d’effets sur les personnes diplômées, cette étude constitue un premier pas vers une meilleure connaissance des retombées des modalités d’organisation d’une formation professionnelle.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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