MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389060112 · doi:10.18162/fp.2023.732

Motivation des enseignants en éducation physique et à la santé en début de carrière

2023· article· fr· W4389060112 sur OpenAlexaffvenue
Linda Morency, Johanne Grenier, Claude Bordeleau, Sylvain Turcotte, Mylène Leroux, Marie-Claude Rivard

Notice bibliographique

RevueFormation et profession · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivation des enseignants en éducation physique et à la santé en début de carrière Formation et profession 31(2) 2023 • 1 ésumé La motivation des enseignants en début de carrière contribue à leur insertion professionnelle.Pour mieux comprendre cette motivation, 18 enseignants en EPS ont été interrogés lors de leur première rentrée scolaire, puis deux ans plus tard.Leurs propos, analysés à l'aide de la théorie de l'autodétermination, révèlent que leur motivation est plutôt extrinsèque.De plus, pour certains enseignants, l'instabilité d' emploi et l'accueil peu chaleureux du milieu scolaire pourraient expliquer l'absence de motivation intrinsèque, alors que pour d'autres, la satisfaction au regard de leur enseignement et la possibilité de créer des liens avec les élèves pourraient enrichir ce type de motivation.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,345 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFormation et professionMême sujetMotivation and Self-Concept in SportsTravaux en français237 207