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Enregistrement W4414336780 · doi:10.1002/berj.70029

Teacher‐makers and teacher‐breakers: (Re)defining how status and safety influence trajectories into and away from teaching

2025· article· en· W4414336780 sur OpenAlexaff
Emily MacLeod

Notice bibliographique

RevueBritish Educational Research Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilRoyal Society of Chemistry
Mots-clésTracking (education)Identity (music)Qualitative researchFocus groupFocus (optics)Empirical researchLongitudinal studyQualitative property

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper uses empirical data from a longitudinal qualitative study conducted with aspirant teachers in England to propose (re)definitions of the concepts of ‘status’ and ‘safety’ as a framework with which to understand and improve teacher recruitment. These (re)definitions develop from analyses of data tracking 13 aspirant teachers throughout their education from age 10 and into their first career at age 22. Analyses using an identity lens demonstrate that teaching was constructed as a profession which afforded both respect (status) and minimal risk (safety) by all aspirant teachers in this study. These constructions, however, were relative and transitory; and were strongly shaped by participants' ages as well as the social inequities they experienced. Those who chose to pursue teaching by age 22 maintained or returned to their constructions of teaching as both high in status and safety. These findings suggest that the reasons why some people do not become teachers are not the same reasons why people report leaving teaching. The paper ends with recommendations for how to increase our focus on status and safety in future research and practice, as well as a call for future research to involve aspirant teachers.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,346 · 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
Publié2025
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