Métier, savoirs et élèves : l’étrange casse-tête des nouveaux enseignants de formation professionnelle au Québec1
Bibliographic record
Abstract
Les enseignants de formation professionnelle au Québec se distinguent de leurs collègues d’autres secteurs (Descheneaux, Monette et Tardif, 2012) par le fait qu’ils ont exercé pendant plusieurs années un métier avant de l’enseigner. Ils abordent en outre la carrière en enseignement sans formation initiale en pédagogie. Leur rapport au savoir (Charlot, 1997) s’appuie souvent sur une certaine tension avec l’institution scolaire et ce qu’elle représente (Beaucher, 2014) ainsi que sur la valorisation des savoirs techniques, concrets ou liés à l’exercice de leur métier. Engagés simultanément dans trois processus exigeants de transition entre le métier et l’enseignement, d’insertion professionnelle en enseignement et d’intégration à l’université, ils s’appuient d’abord sur ce qui leur est le plus familier : leur métier et leur expérience d’élève. Le texte soulève des questions éthiques posées par l’entrelacs de quatre pôles identitaires (expert de métier, enseignant, ancien élève et étudiant) occupés simultanément par les 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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.025 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".