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Influences internationales et évolutions de la formation des enseignants dans l’espace francophone

2010· article· fr· W1491197635 on OpenAlexaff
Maurice Tardif

Bibliographic record

VenueRecherche & formation · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

interuniversitaire sur la formation et la profession enseignante) > Entretien avec Maurice TARDIF réalisé par Régis MALET Maurice Tardif, vous avez été recteur de la Haute École Pédagogique des cantons de Berne, du Jura et de Neuchâtel (HEP-BEJUNE) pendant quelques années, après avoir été professeur à la Faculté des sciences de l'éducation de l'Université de Montréal. Vous avez également été professeur invité dans différentes universités de l'espace francophone et en Amérique latine. Fondateur en 1992 et directeur, il y a peu de temps encore, du Centre de recherche interuniversitaire sur la formation et la profession enseignante (CRIFPE), qui est le plus important centre de recherche universitaire du Canada dans le domaine de la formation des personnels enseignants et scolaires, vous avez, dans différents espaces de la francophonie et à divers niveaux de l'institution universitaire, étudié et observé l'évolution de la profession enseignante, sous l'angle de la formation et du travail. L'objet de ce numéro est d'explorer les ressorts et les effets de la diffusion de concepts et de dispositifs, dans le domaine de la formation des enseignants, dans l'espace francophone. L'une des hypothèses de ce dossier est que les phénomènes de circulation, dont l'origine et l'expression de ce mouvement sont anglo-saxonnes, donnent lieu à des formes d'appropriation spécifiques dans le monde francophone. Cette hypothèse vous paraît-elle fondée et observez-vous la promotion au cours de la dernière décennie, dans l'espace francophone, de « modèles » de professionnalité enseignante ? Quels en seraient les traits spécifiques et les traits « empruntés » ou « importés » ? Quelles en sont selon vous les origines ?En éducation comme dans tous les autres domaines de la vie sociale,

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.229
Threshold uncertainty score0.455

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.468
GPT teacher head0.506
Teacher spread0.038 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations6
Published2010
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