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Enregistrement W7131402068 · doi:10.71895/prsm/revue-rise.n1.2

Management des structures éducatives et enjeux de l’efficacité des systèmes éducatifs au Cameroun

2023· article· fr· W7131402068 sur OpenAlexvenueno aff
Herman DJOMOU KOUOTIP

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l éducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Technology and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManagement by objectivesContext (archaeology)Sugar industryHuman resource management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les chefs d’établissement peuvent ressentir le besoin d’une formation continue. Celle-ci permet une mise à jour des connaissances et accompagne les changements décidés par l’autorité politique. Elle jalonne aussi la carrière des administrateurs de l’éducation lors de promotions ou de changements de fonctions. Elle constitue également un instrument de développement personnel et de leadership s’appuyant sur les dispositifs d’évaluation professionnelle des directeurs. Dans les pays où la réflexion est la plus avancée sur la formation des chefs d’établissement en cours de carrière, on y inclut la formation par la recherche : on considère en effet que la pratique de la recherche est de nature à accroître l’autonomie individuelle et la capacité à gérer les changements. Sur les 10 établissements (5 secondaires et 5 primaires) de la ville de Yaoundé dans lesquels nous avons réalisé notre enquête dans le cadre de cette étude, 9 dirigeants (4 du secondaire et tous les 5 du primaire) déclarent n’avoir jamais suivi un séminaire de renforcement des capacités sur les pratiques managériales pour l’efficacité de système éducatif. Il en ressort un échec des systèmes éducatifs à répondre aux besoins de développement du pays. Nous avons formulé de ce fait 10 actions gage d’un bon management et d’une efficacité des systèmes éducatifs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,165 · 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'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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