MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3120742470 · doi:10.4000/ejrieps.5443

Analyse de l’accompagnement du stage en responsabilité au Québec et en France : un regard sur les entretiens post-leçons à l’aide de l’écologie de la classe

2010· article· fr· W3120742470 on OpenAlexaboutno aff
Jérôme Leriche, Jean-François Desbıens, Jean-Paul Dugal, Chantal Amade-Escot

Bibliographic record

VenueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicPhysical Education and Pedagogy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La formation des enseignants d’éducation physique au Québec comme en France vise l’acquisition de compétences professionnelles. Les maîtres de stage qui accompagnent les stagiaires durant les stages en responsabilité ont un rôle déterminant. Dans cette recherche, nous nous intéressons, dans une perspective d'éducation comparée, aux pratiques d’accompagnement mises en place par un maître de stage au Québec et un autre en France lors du stage obligatoire d'une durée de 7 semaines au Québec et de 7 mois en France. Nous analysons à l’aide du cadre théorique de l’écologie de la classe les entretiens post-leçons qui sont au cœur des pratiques d’accompagnement afin de quantifier et de qualifier le contenu des propos échangés entre le maître de stage et son stagiaire dans les deux pays. Pour saisir la singularité de ces deux contextes, nous complétons ces données en caractérisant la fréquence et le contenu des pratiques d’accompagnement mises en place à partir d’entretiens téléphoniques avec les deux stagiaires. Nos résultats montrent que malgré des contextes différents, certaines modalités d’accompagnement sont fort semblables entre le Québec et la France, bien que des spécificités marquées par les systèmes de formation nationaux soient observées.

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)0.047
metaresearch head score (Gemma)0.036
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMetaresearch, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.251
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0470.036
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.010
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.176
GPT teacher head0.496
Teacher spread0.320 · 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

Citations4
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPSSame topicPhysical Education and PedagogyFrench-language works237,207