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Record W2555773081 · doi:10.4000/pistes.4831

Les enseignantes et enseignants sont-ils égaux face aux contraintes organisationnelles au sein des établissements du second degré ?

2016· article· fr· W2555773081 on OpenAlexvenueno aff
Dominique Cau-Bareille

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente une partie des résultats d’une recherche-action menée en France dans le champ de l’enseignement du second degré à la demande de deux syndicats. Celle-ci visait à comprendre les rapports de genre au sein des établissements et à éclairer les problèmes de harcèlement au travail évoqués plutôt par des femmes. Nous aborderons ici cette problématique sous l’angle des formes d’engagements dans l’activité professionnelle, en croisant le modèle ergonomique de l’activité de travail documenté par un ensemble d’entretiens réflexifs et le modèle du système des activités.Nous montrerons qu’à l’arrivée des enfants, la plupart des femmes limitent leur engagement dans les tâches connexes à l’enseignement pourtant nécessaires au bon fonctionnement des collèges et des lycées. D’où des tensions à l’intérieur des établissements : leurs besoins d’arrangements temporels pour gérer les enfants font qu’elles ressentent plus vivement les pressions exercées par certaines directions pour leur faire accepter des charges supplémentaires, sur le principe du « donnant-donnant ». Nous verrons que ces stratégies d’articulation des sphères de vie ont des conséquences négatives sur leurs conditions de travail et leur parcours 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 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)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.047
Threshold uncertainty score0.093

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.030
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0090.007
Scholarly communication0.0150.011
Open science0.0020.006
Research integrity0.0040.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.005

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 head0.133
GPT teacher head0.431
Teacher spread0.298 · 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 designObservational
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
Published2016
Admission routes1
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