Le personnel scolaire au Canada : Une vue d’ensemble pour la période 1990-2005, Édification d’une base nationale de données statistiques (Projet 1)
Notice bibliographique
Résumé
Un projet de recherche subventionné s’est donné comme objectif d’explorer et d’exploiter les données de différentes enquêtes de Statistiques Canada afin de documenter et de comparer la réalité des éducateurs canadiens pour les ordres d’enseignement primaire et secondaire durant la période 1990-2007.\n\nLe présent document fait donc état en partie des « résultats » de ce projet dont l’objectif était\nd’exploiter les enquêtes de Statistiques Canada pertinentes à la construction d’une base de\ndonnées statistiques susceptible de rendre compte des caractéristiques socio-morphologiques du\npersonnel de l'enseignement au Canada et de ses conditions de travail. Spécifiquement, il visait à\nrendre disponible sur Internet une base nationale de données statistiques transversales sur le\npersonnel de l'enseignement au Canada à partir d’enquêtes et de données existantes et couvrant la\npériode 1990-2007 afin de produire un portrait descriptif du personnel de l'enseignement au\nCanada.\n\nParmi l’ensemble des informations1 actuellement extraites de différentes bases de données de\nStatistiques Canada, nous avons sélectionné pour cette publication sur papier les dimensions\nsuivantes : les variations de la population d’élèves d’âge scolaire (1991-2026), les effectifs\nenseignant, l’âge et l’expérience des éducateurs, le ratio élèves/éducateurs, les salaires, les heures travaillées, le statut d’emploi, etc. Les tendances transversales seront aussi illustrées en\ncomparant les situations de chacune des provinces et territoires (lorsque les données le permettent). Les enquêtes de Statistique Canada retenues pour cette description sont l’Enquête\nsur la population active (EPA), l’Enquête sur les caractéristiques des enseignants des écoles\nprimaires et secondaires (ECE), l’Enquête nationale auprès des diplômés (END). D’autres\ndonnées ont été tirées directement des documents publiés par Statistique Canada sur les indicateurs de l’éducation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».