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Enregistrement W4415586088 · doi:10.21083/crrf.v31i1.7316

The Work Experience of Teachers in Rural Canada: Examining Labour Market Conditions and Labour Mobility of Teachers in Rural Versus Urban Canada

2023· article· W4415586088 sur OpenAlexaboutno aff
E. Dianne Looker, Ray D. Bollman

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Rural Revitalization Foundation · 2023
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusRural areaWork (physics)School teachersSurvey data collectionInstitutionWork experience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work experience of teachers in rural Canada: examining labour market conditions and labour mobility of teachers in rural versus urban Canada. Education is not only a key public institution it is central to the engagement and cohesion in many rural communities. One issue for rural communities is attracting and keeping teachers for their schools. This paper will review data from Statistics Canada to document the employment situation and the mobility of teachers in rural as compared to urban Canada. Specifically, it will use data from Canadian census and the annual Canadian Labour Force Survey to examine rural-urban differences and similarities in the trends over time in: the ratio of teachers to the school aged population; the number of teachers hired per year; the number of teachers with a permanent versus a temporary position, and the average tenure of employed teachers. Also presented will be data on teacher mobility in rural and urban areas, after one year and after five years. The paper will provide some key baseline data for understanding the labour market situation of teachers in rural as compared to urban areas of the country.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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