Notice bibliographique
Résumé
When asked why they chose teaching as a profession, many of the teacher candidates in our language teacher preparation program remarked that they want to have an impact on their students ’ lives. However, before they have the opportunity to influence positively the next generation, many leave the profession. In Canada approximately 30 % of the teachers leave the profession, which is less than other developed countries such as the United States and the United Kingdom where teacher attrition rates skyrocket to almost 50 % (Dolton & van der Klaauw, 1995; Fédération Canadienne des Enseignantes et des Enseignants, 2004; Stoel & Thant, 2000). Results of a Canada-wide survey suggest that the shortage of French teachers can be explained by four main factors: task-related, individual, social, and socio-economic (Karsenti, Collin, Villeneuve, Dumouchel, & Roy, 2008). Task-related factors (e.g., classroom management issues and working conditions) are the most commonly cited reasons among teachers. Individual factors, which entail teachers ’ emotional and psychological states play a role, while social factors (e.g., teachers ’ lack of collaboration, poor relations with administrators) were commonly mentioned too. Last, but hardly least, socio-economic factors—of particular
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,675 | 0,465 |
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 ».