DÉVELOPPER L’AGIR COMPÉTENT DE MENTORS : LE CAS D’ENSEIGNANTS OEUVRANT DANS UN PROGRAMME D’INSERTION PROFESSIONNELLE EN ONTARIO
Bibliographic record
Abstract
Assumer le rôle de mentor auprès d’enseignants débutants n’est pas une compétence innée et il est impératif qu’ils reçoivent du soutien professionnel afin de développer leurs compétences. Si plusieurs études ont permis d’identifier des éléments à considérer dans la sélection des mentors ou dans l’élaboration de formations leur étant destinées, elles ne permettent pas de cerner avec profondeur la nature de l’expérience vécue par ces enseignants et conséquemment, de comprendre l’influence de cette expérience sur le développement de leur compétence. La recherche présentée ici avait pour objectif de documenter l’expérience d’enseignants-mentors et d’étudier les freins et les leviers pouvant faciliter le développement de leur compétence au regard de la conception de l’agir compétent de Le Boterf.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".