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Enregistrement W4389108734 · doi:10.55016/ojs/ajer.v67i4.70264

Material, Human, and Social Capital in the Professional Learning Community and Correlations With Teacher/School Characteristics

2021· article· en· W4389108734 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yamina Bouchamma, Marc Basque, Daniel April

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversité de MonctonUniversité Laval
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSocial capitalPsychologySociologyHumanitiesSocial psychologyPedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the practices and perceptions of Canadian teachers (N = 172) from the provinces of Québec and New Brunswick with respect to the professional learning community (PLC) in light of several sociodemographic and socioprofessional characteristics of the teachers and those of their school. Factor analyses and correlation tests were thus conducted to determine factor validity and the presence of between-factor connections. The conceptual framework was composed of three groups of predictive factors, namely, material and school-based (material capital), human (human capital), and social (social capital) conditions. This study will enrich the knowledge base on PLCs by describing certain positive and negative correlations and will also contribute to school practices and decisions to prepare and improve the development of Professional learning communities (PLCs) and guide them toward total sustainment. Keywords: Professional learning communities, School environment, Teacher collaboration, PLC teacher beliefs/perceptions, PLC teacher practices Cette étude porte sur les pratiques et les perceptions d’enseignants canadiens (N = 172) provenant du Québec et du Nouveau-Brunswick à l'égard de la communauté d'apprentissage professionnelle (CAP) et ce, en lien avec plusieurs de leurs caractéristiques sociodémographiques et socioprofessionnelles et de celles relatives à leur école. Des analyses factorielles et des tests de corrélation ont été effectués pour examiner la validité factorielle et les liens entre les facteurs. Le cadre conceptuel est composé de trois groupes de facteurs, à savoir les conditions matérielles et institutionnelles (capital matériel), humaines (capital humain) et sociales (capital social). Cette étude enrichit la base de connaissances sur les CAP en décrivant certaines corrélations positives et négatives et contribue également aux pratiques et aux décisions prises dans les écoles afin de préparer et d’améliorer le développement des CAP, et ce, pour amener celles-ci vers la maturité. Mots clés: Communautés d'apprentissage professionnelles (CAP); environnement scolaire; collaboration des enseignants; croyances et perceptions des enseignants; pratiques des enseignants en CAP.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission4
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