Modélisation du rôle des systèmes de valeurs dans la transition d’une identité de métier vers une nouvelle identité enseignante en formation professionnelle
Bibliographic record
Abstract
Les enseignants du secteur de la formation professionnelle au Québec se distinguent par leur recrutement et leur insertion dans la profession. Au cœur de cette transition d’un métier occupé vers son enseignement dans les centres de formation professionnelle, ces enseignants sont amenés à opérer des changements sur le plan technique, mais aussi sur le plan humain. Alors que les compétences techniques acquises au cours de la carrière initiale sont largement reconnues, les aspects humains comme les valeurs consolidées au cours de la même période sont beaucoup moins documentés. Ce texte présente dans le cadre d’une recherche qualitative à perspective compréhensive, une modélisation associant l’organisation en système des valeurs (Schwartz, 2006) au processus de construction identitaire (Perez-Roux, 2011) à travers une analyse de contenu visant à identifier les différentes valeurs et analyser leurs rôles dans la transition professionnelle d’une identité de métier vers une nouvelle identité enseignante.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".