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Record W2513486215 · doi:10.71910/supsi.1024

Il « Supersupplente »: strategie presenti in Ticino per valorizzare la figura del supplente e semplificarne il reperimento

2011· dissertation· it· W2513486215 on OpenAlexaboutno aff
Lara Pestellacci

Bibliographic record

VenueSUPSI ARIS · 2011
Typedissertation
Languageit
FieldSocial Sciences
TopicEducational and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il progetto di ricerca tratta l’attuale amministrazione, da parte degli enti competenti, dei supplenti e la loro situazione lavorativa ed emotiva in vista di una possibile valorizzazione di questa risorsa negli istituti ticinesi. Sono mostrati esempi provenienti da zone francofone, come il corso universitario in Quebec, dove i futuri docenti ricevono preziose informazioni su come svolgere al meglio il lavoro del supplente, o come le “Guides du suppléant” dei documenti che spiegano al supplente come prepararsi, quali sono i doveri di un supplente, guide che contengono delle attività da svolgere in una supplenza o dei suggerimenti per crearne di nuove e delle strategie per la gestione del gruppo. Inoltre, in maniera più approfondita, si trattano quelle figure che sono state ideate da direttori di istituti ticinesi principalmente per semplificare il reperimento di supplenti. Esistono infatti ruoli, come l’operatore d’istituto, concepiti proprio per fronteggiare il bisogno di supplenti nell’immediato e che al contempo, essendo presenti nell’istituto da settembre ad agosto, rappresentano dei “jolly” per i titolari da impiegare in caso di bisogno per attività speciali, gite e quant’altro. Questi ruoli danno maggiore stabilità a chi li ricopre e sia il loro lavoro sia la loro vita emotiva ne risente positivamente. Relatore: Donati Mario

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.169
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.049
GPT teacher head0.340
Teacher spread0.291 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations0
Published2011
Admission routes1
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