Pourquoi les enseignants débutants ne se sentent-ils pas assez soutenus ?
Bibliographic record
Abstract
Un nombre grandissant d’études portant sur les problématiques liées à l’insertion professionnelle en enseignement mentionnent qu’il est essentiel de tenir compte des types de besoins de soutien des enseignants débutants pour leur offrir un soutien adapté. Pourtant, peu d’écrits ont dressé un portrait fidèle des types de besoins de soutien ressentis par les recrues et se sont centrés sur le degré de concordance entre les types de besoins de soutien ressentis et la perception du soutien reçu. Les données analysées dans cet article proviennent d’une enquête par questionnaire (n=156) et d’entrevues semi-dirigées (n=10) réalisées au Québec auprès d’enseignants débutants. Les analyses quantitatives réalisées au moyen de mesures d’association sur les types de besoins de soutien et la perception du soutien reçu attestent que le soutien perçu par les enseignants ne concorde majoritairement pas avec les types de besoins de soutien ressentis. Les entrevues permettent de mieux comprendre les résultats quantitatifs et de proposer certaines pistes de solution.
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 | 0.008 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".