Bibliographic record
Abstract
Parce que sa mission est de guider les élèves sur le chemin du savoir, et parce que ses actes quotidiens l’amènent à prendre des décisions, le professeur peut être vu comme un leader. Il devient dès lors intéressant de développer une vision managériale de son style d’enseignement. Adaptant les grilles de leadership, nous construisons un modèle tridimensionnel en croisant les variables dégagées des deux champs disciplinaires : l’intérêt porté par le professeur au savoir, à l’élève et à la participation de ce dernier à son apprentissage. De leurs combinaisons trois à trois, huit styles se profilent : laissez-faire, paternaliste, autoritaire, autocrate bienveillant, pure forme, copain, manipulateur et médiateur. Chacun est caractérisé par quelques traits marquants; mais certaines dérives guettent! Pour nous, le « médiateur » représente le style idéal car il harmonise les trois dimensions et invite l’apprenant à devenir un véritable sujet construisant son apprentissage (ce qui change les rapports de force entre les acteurs). En outre, il est porteur des conditions propices à la stimulation de la créativité, juste compromis entre l’ordre, dû aux exigences du savoir, et la liberté dans l’apprentissage, permettant une mobilisation et un transfert de compétences dans les situations professionnelles mouvantes de la société.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.020 |
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".