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Record W2773387923 · doi:10.4000/sdt.1353

La nouvelle gestion publique de l’école au Québec : vers une gestion de la pédagogie

2017· article· fr· W2773387923 on OpenAlexaffabout
Christian Maroy

Bibliographic record

VenueSociologie du Travail · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicEvaluation and Performance Assessment
Canadian institutionsCégep Marie-Victorin
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À partir d’une méthodologie d’études de cas multiples, cet article analyse les stratégies et les outils de mise en œuvre de la politique de « gestion axée sur les résultats » (GAR) au Québec (Canada) par quatre commissions scolaires (CS). Inspirée de la nouvelle gestion publique, la gestion axée sur les résultats est une politique d’accountability qui institue de nouveaux outils de gestion (plans, contrats, reddition de comptes) censés améliorer les résultats du système scolaire en fonction de cibles fixées par le Ministère. En prenant appui sur la sociologie de l’action publique croisée avec une sociologie néo-institutionnaliste, nous montrons que la mise en œuvre de la gestion axée sur les résultats par les commissions scolaires favorise une « gestion de la pédagogie ». En s’appuyant sur des outils statistiques et d’accompagnement professionnel, les commissions scolaires cherchent à visibiliser, changer et rendre plus « efficace » le travail pédagogique des enseignants, bref à le gérer. L’article souligne que ces orientations ne dérivent pas seulement des politiques centrales du gouvernement du Québec, mais s’appuient sur des dispositifs institutionnels et des acteurs situés au niveau intermédiaire contribuant à diffuser de façon mimétique ou normative plusieurs outils ou référents clés de la gestion axée sur les résultats. Au terme de ce processus, le découplage entre dispositifs de régulation et noyau technique de l’école tend à s’amoindrir.

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)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.509
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.155
GPT teacher head0.449
Teacher spread0.294 · 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 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

Citations19
Published2017
Admission routes2
Has abstractyes

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