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Enregistrement W7001768553

La transition professionnelle de personnes enseignantes issues de l’immigration ouest-africaine de langue française vers la pratique enseignante dans le système scolaire québécois du secteur francophone

2024· dissertation· fr· W7001768553 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob placementContext (archaeology)EthnographyEthnic discriminationResearch methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis longtemps, le Québec accueille des milliers d’immigrantes et d’immigrants provenant de partout, ce qui pose inéluctablement le problème de leur insertion sociale et professionnelle. C’est ce qui nous pousse à nous intéresser à une catégorie professionnelle bien déterminée : les personnes enseignantes de migration récente (EMR) provenant de l’Afrique de l’Ouest. Ces enseignantes et enseignants intègrent un nouveau pays, un nouveau système éducatif et un nouvel environnement scolaire et socioculturel. Leur transition peut donc comporter d’énormes défis. Certes, un certain nombre de travaux existent sur cette clientèle (Jabouin, 2018; Niyubahwe, 2015; Provencher, 2020, Schmidt, 2016), mais peu d’écrits sont spécifiquement consacrés aux EMR venant de l’Afrique subsaharienne. Les résultats d’une recherche qualitative menée au moyen d’entrevues semi-dirigées auprès de cinq EMR du secondaire de la région de Montréal montrent un déficit informationnel avant et après leur installation, un accueil désastreux à tous les niveaux du système, une adaptation pénible dans leur nouvelle société, des difficultés d’intégration dans le système et dans les établissements scolaires où ils sont affectés, les préjugés, le rejet et l’indifférence dont ils font l’objet autant de la part de leurs collègues, des membres des directions d’école que des autres personnels. Cependant, les résultats montrent aussi les stratégies déployées pour prendre sa place comme enseignant à part entière.

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)0,005
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 enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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