Les enseignants de la formation professionnelle : leur travail, leur réalité
Bibliographic record
Abstract
Cet article rend compte d’une recherche qui explore le travail quotidien de huit enseignants de la formation professionnelle secondaire au Québec, dans six métiers : arpentage, cuisine, entretien paysager, secrétariat, transport par camion et conduite des engins de chantier. Menée selon une démarche d’analyse du travail à partir d’entretiens libres, la recherche se propose d’accéder aux représentations des enseignants participants afin de rendre compte de la manière dont ceux-ci se représentent leur propre métier, les tâches qui le composent, les responsabilités qui leur incombent, ainsi que les conditions de travail, les difficultés qu’ils rencontrent et les moyens qu’ils déploient pour y faire face au quotidien. Les résultats obtenus montrent le partage entre les tâches prescrites et celles qui sont prises en charge volontairement par les enseignants, dans le but de favoriser l’apprentissage des élèves et d’assurer le bon fonctionnement de leur centre de formation. Nous constatons que cela amène une surcharge de travail dont la réalisation se prolonge sur le temps personnel, conduisant à une délimitation floue entre vie professionnelle et vie privée.
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 | 0.007 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.027 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".