Situation de l’emploi et perspectives d’avenir chez les francophones du Nouveau-Brunswick titulaires de diplômes en éducation
Bibliographic record
Abstract
À la fin des années 1980 et au début des années 1990, un important surplus de diplômés et de diplômées dans les programmes de formation à l’enseignement à l’Université de Moncton, comme partout ailleurs au Canada, a eu pour effet d’inonder le marché de l’emploi en enseignement chez les francophones du Nouveau-Brunswick. Face à une décroissance massive de ses effectifs étudiants, la Faculté des sciences de l’éducation a effectué un sondage auprès de cinq cohortes (1992 à 1996) de finissants et finissantes (n = 1 095). Les résultats recueillis chez les 857 répondants et répondantes (soit 78,3 % du groupe total) révèlent que la grande majorité (92 %) ont fait au moins une demande d’emploi dans le système scolaire, mais que seulement 57 % ont reçu au moins une offre d’emploi pour y travailler. Un nombre important de finissants et de finissantes (85 %) ont fait de la suppléance (d’une durée moyenne de 1,37 année) à la suite de l’obtention de leur diplôme et beaucoup ont occupé une variété de fonctions ou ont connu le chômage (32 %) pour des périodes variées. Au moment de l’enquête, 38 % des finissants et finissantes étaient titulaires d’un poste dans le système scolaire public, 31 % faisaient de la suppléance, 9 % occupaient un poste en éducation en dehors du système scolaire public (un total de 78 % étant actifs en éducation), 12 % travaillaient dans un domaine autre que celui de l’éducation, 6 % étaient aux études et 4 % étaient sans emploi. En règle générale, plus récente était l’obtention du diplôme moins probables étaient les perspectives d’emploi, quoique celles-ci variaient selon le programme d’études. Une analyse détaillée de diverses données (dont les faibles effectifs étudiants et le nombre croissant de retraites chez le personnel enseignant) nous permet toutefois de conclure que les perspectives futures d’emploi pour les prochaines cohortes s’avèrent beaucoup plus prometteuses et qu’il pourrait même y avoir une pénurie d’enseignants et d’enseignantes dans certains domaines, notamment en sciences et en mathématiques.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".