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Record W4248974491 · doi:10.3917/sm.073.0039

Comment des stagiaires en enseignement de l'éducation physique et à la santé (ÉPSa) réagissent-ils face à l'indiscipline de leurs élèves ?

2011· article· fr· W4248974491 on OpenAlexaff
Jean-François Desbıens, S. Turcotte, C. Spallanzani, M. Roy, J.-S. Tourigny, S. Lanoue

Bibliographic record

VenueMovement & Sport Sciences - Science & Motricité · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Cette étude décrit et analyse les réactions de 31 stagiaires en enseignement de l’éducation physique et à la santé du secondaire face aux comportements perturbateurs (CP) des élèves, compare la fréquence des réactions selon le niveau de formation et le sexe et en apprécie les effets. Une analyse vidéoscopique en différé a été effectuée à l’aide du Système d’observation des incidents disciplinaires (SOID) (Brunelle et al., 1993). Deux réactions, « Ignore » et « Dicte un comportement », ressortent de façon prépondérante (59,5 % et 32,8 %). Les réactions interactives sont peu employées (6,4 %). Les stagiaires masculins ont davantage recours à la réaction « Ignore » tandis que les femmes privilégient les réactions autoritaires et interactives. Ces dernières se révèlent plus efficaces pour mettre fin rapidement aux CP. Les volets théoriques et pratiques de la formation initiale (FI) en enseignement doivent-être mieux articulés afin de maximiser le réinvestissement des apprentissages en matière de gestion des CP. La FI doit viser l’élargissement du répertoire de réactions des stagiaires face aux CP des élèves notamment par la formation à l’utilisation de réactions interactives en raison de leur efficacité au plan de la gestion de l’indiscipline et du développement de l’autodétermination des élèves.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.066
Threshold uncertainty score0.132

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.055
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.003

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.

Opus teacher head0.230
GPT teacher head0.477
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2011
Admission routes1
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