Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de nos recherches auprès des gestionnaires de l’éducation, nous nous sommes intéressées aux agents de la construction de l’identité professionnelle que sont : la formation et l’expérience organisationnelle. Nos travaux, qui en sont au stade exploratoire, sont guidés par deux principales questions de recherche? Que peut nous apprendre une lecture historique de la formation en administration de l’éducation quant à l’évolution de l’identité professionnelle des chefs d’établissements scolaire? L’identité professionnelle des directions d’écoles est-elle différente de celle des enseignants qui aspirent à devenir directrices et directeurs? Dans cet article, nous tentons de répondre à ces questions de deux manières. Tout d’abord, nous faisons une synthèse de l’historique de la formation en administration de l’éducation dans le contexte des États-Unis, où la profession a ses origines, et au Canada français et anglais. Ceci nous amène à poser la problématique des compétences oubliées dans la vision et la conception actuelles de la formation des directions d’établissements scolaires au Canada. Ensuite, en nous appuyant sur les résultats d’une étude récente, nous examinons la question de l’identité professionnelle distincte des directions d’écoles.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| 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".