Communautés d’apprentissage professionnelles : compétence des directions d’école 1
Bibliographic record
Abstract
Les avantages de travailler en communauté d’apprentissage professionnelle dans les écoles sont nombreux. Toutefois, les directions semblent avoir des habiletés limitées pour implanter ce nouveau mode de fonctionnement. Afin d’identifier les composantes de la compétence nécessaires pour instaurer et faire progresser ce nouveau mode de fonctionnement, une étude qualitative, par entrevues, a été menée auprès de 15 directions d’école de trois provinces canadiennes. Une thématisation mixte appuyée du logicielQDA Minera été utilisée pour analyser les données. La majorité des participants ont cité trois habiletés : articuler une vision et assumer un leadership pédagogique, développer une culture de confiance et de collaboration, et diriger. De plus, une attitude a été soulignée par plusieurs participants : être à l’écoute des enseignants et accepter les erreurs. Quant aux connaissances, les nouvelles pédagogies et les pratiques efficaces ont été nommées par peu de participants.
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 | 0.019 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".