L’attachement des maîtres de l’école primaire à la polyvalence : le coeur a ses raisons…
Bibliographic record
Abstract
183 maîtres de l’école primaire ont répondu à un questionnaire visant à évaluer leur degré d’attachement à la polyvalence ainsi que les avantages et les inconvénients qu’ils lui attribuent. L’adhésion de principe à la polyvalence est massive et des effets positifs sur l’activité d’enseignement, l’apprentissage et le développement personnel des élèves sont donnés comme justification. Néanmoins une interrogation plus poussée fait apparaître une difficulté majeure de la polyvalence : le sentiment qu’ont de nombreux maîtres de n’être pas compétents pour enseigner toutes les disciplines au programme. Des doutes se manifestent aussi quant aux principaux bénéfices invoqués par les répondants eux-mêmes au crédit de la polyvalence : la pédagogie interdisciplinaire apparaît comme difficile à mettre en oeuvre et certains enseignants en viennent même à douter de la pertinence de cet objectif. L’influence favorable de l’unicité du maître sur le développement de la personnalité de l’élève est aussi relativisée. L’image très positive de la polyvalence parmi les enseignants du primaire en dépit de toutes les difficultés qu’elle occasionne relève probablement plus de l’attachement à une identité professionnelle très affirmée que d’une évaluation objective.
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 | 0.010 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".