Les dimensions motivationnelles associées aux valeurs : leurs rôles dans la transition identitaire des enseignants en formation professionnelle
Bibliographic record
Abstract
Transmetteurs de connaissances, d'habilets, mais aussi de culture, les individus qui choisissent de devenir enseignants en formation professionnelle (FP) se trouvent au coeur de la formation des travailleurs des mtiers spcialiss et semispcialiss au Qubec (Deschenaux et Roussel, 2010; Ministre de l'ducation du Qubec [MEQ], 2001). Alors qu'ils oprent la transition du mtier qu'ils occupent vers son enseignement dans les centres de formation professionnelle, l'importance de l' exprience et de l'identit de mtier sont des caractristiques reconnues comme base de leur enseignement Toutefois, qu' en est-il des valeurs hrites de la carrire initiale et des motivations qu' elles soustendent? Il est dit que les valeurs se consolident travers les expriences antrieures motivant les comportements, les attitudes et les dcisions des personnes Il apparait donc pertinent de s'y intresser pour mieux comprendre et appuyer la phase cruciale d'insertion dans la carrire enseignante Le projet de mmoire rsum dans le prsent article a identifi les valeurs d' enseignants en FP. Il est dcrit sous l'angle des motivations que sous-tendent ces valeurs et des rles qu' elles remplissent dans le dveloppement de leur nouvelle identit d' enseignant.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 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".