Les enjeux de l’enseignement pour les professeurs d’université au Québec
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, la tâche des professeurs d’université doit se partager entre trois principales composantes que sont l’enseignement, la recherche et les services à la collectivité. Or, toutes ces tâches ne sont pas d’égale valeur aux yeux des professeurs dans un contexte où la recherche est très valorisée. Alors que l’enseignement constitue une source tangible de satisfaction au travail pour plusieurs professeurs, des travaux montrent que dans les conditions actuelles, l’enseignement universitaire génère des situations stressantes qui affectent la santé psychologique du corps professoral jusqu’à conduire certains professeurs à l’épuisement professionnel. L’analyse qualitative des données d’une question ouverte (768 réponses recueillies par un sondage en ligne) permet de dégager trois enjeux préoccupants pour les professeurs à propos de l’enseignement universitaire : le déséquilibre entre les tâches, les menaces à la qualité de l’enseignement et le rapport au savoir des étudiants. Ces éléments conduisent à remettre en question « l’idée d’université » préconisée par les professeurs québécois de même que la transmission des savoirs à l’université.
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 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".