Diriger une école primaire de milieu urbain défavorisé: les perceptions des directions d’écoles à propos de leur travail
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur les perceptions des directions d’écoles de milieu défavorisé à propos de leur travail. Nous nous intéressons à la situation qui prévaut à Montréal, où les écoles bénéficient de mesures particulières de soutien du Ministère de l’Éducation, du Loisir et du Sport. Nous présentons les résultats d’une recherche menée auprès de quarante-cinq directions d'écoles primaires de milieu défavorisé de Montréal. L’objectif principal était d’identifier, de décrire et de documenter les caractéristiques du travail d’une direction d’école de milieu défavorisé. Quelques constats émergent des données recueillies. Les directions considèrent leur tâche différente de celle des directions d’une école de milieu moyen ou favorisé. Ces différences portent principalement sur la lourdeur de la tâche, sur les compétences et les attitudes particulières requises, sur la nécessité d’exercer un leadership de justice sociale, sur la nécessité de développer une certaine vision de l’éducation et finalement sur l’importance du développement professionnel.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".