Le processus d’insertion professionnelle de diplômés en enseignement au Québec : une analyse de trajectoires
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente la synthèse d’une partie des résultats d’une recherche portant sur le processus d’insertion professionnelle de jeunes enseignants présents sur le marché du travail québécois dans la conjoncture difficile des années 80 et 90. À partir des données d’entrevues et une analyse documentaire, cette recherche analyse en profondeur les trajectoires d’insertion et met en évidence les différentes logiques de construction à l’oeuvre. L’article ne rapporte pas l’ensemble des résultats détaillés sur chacun des thèmes abordés par la recherche, mais tente de recomposer une totalité significative qui rende compte du déploiement des trajectoires d’insertion au-delà de la diversité et de la singularité des itinéraires et du vécu professionnel des enseignant(e)s interviewé(e)s. La recherche montre et explicite trois aspects fondamentaux des trajectoires des jeunes enseignants : a) la non-linéarité et l’absence d’un modèle d’insertion unique, b) l’amélioration progressive dans la situation professionnelle au fil du temps et c) l’historicité des trajectoires. Ces résultats témoignent de la nécessité de revoir les notions de précarité, de stabilité, de sécurité d’emploi et d’insertion encore « collées » à l’époque du plein emploi et à l’utilisation de paramètres économiques et objectifs.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".