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Enregistrement W4406614222 · doi:10.7202/1115411ar

Défis dans les écoles franco-ontariennes : analyse de la pensée systémique chez des gestionnaires de l’éducation

2024· article· fr· W4406614222 sur OpenAlexaffvenueabout
Claire IsaBelle, Éliane Dulude

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À la lumière des défis de l’école recensés dans un article publié par Lessard en 1994, nous tentons d’actualiser les écrits sur ces enjeux. Notre étude vise à comprendre les défis que doivent relever les organisations éducatives ainsi que les transformations proposées pour favoriser la réussite éducative des jeunes, selon le point de vue de gestionnaires de l’éducation en milieu francophone en Ontario. Pour analyser leur compréhension quant aux défis organisationnels, nous utilisons les caractéristiques de la pensée systémique adaptées à un leader scolaire de Shaked et Schechter. Dix gestionnaires ont participé à un entretien semi-dirigé. De notre analyse ont émergé huit catégories de défis. La pénurie de personnel scolaire et l’instabilité des directions d’école et de conseils scolaires ont été analysées en profondeur. Les gestionnaires nomment leur origine et les parties prenantes impliquées, jugent de leur importance sur l’ensemble de l’organisation, citent des sources d’influence externes (ministère de l’Éducation, ordre professionnel, université, conseil scolaire) comme pouvant intervenir pour contrer la pénurie du personnel. Les actions proposées visent la valorisation du personnel, de meilleurs salaires, des formations adaptées avec de l’accompagnement, etc. Peu de gestionnaires se sentent investis quant aux possibilités de transformer l’organisation éducative pour répondre au défi.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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