Validation d’un Instrument Pour Mesurer Les Préoccupations D’enseignants Stagiaires en ÉPS Tunisiens
Bibliographic record
Abstract
Cet article présentela démarche d’élaboration, de validation et de vérification exploratoire des qualités psychométriques d’un questionnaire sur les préoccupations des stagiaires tunisiens en enseignement de l’éducationphysique et sportive. Une étudeattentive des préoccupations est indiquée car la documentation scientifique montrequ’elles sont porteuses d’émotions négatives associées notamment au stress, àl’épuisement professionnel, mais aussi à un engagement professionnel amoindri. Un totalde 349 questionnaires (77,56 %) collectés dans les quatre instituts tunisiens de formation enÉPS auprès de stagiaires finissants a mené à l’élaboration d’un questionnairecohérent et robuste composé de 13 énoncés répartis en deux facteurs expliquant73,204 % de variance. Le facteur 1 (54,461 %) appelé Appréhensions face à lapratique de l’enseignement regroupe 8 énoncés. Le facteur 2 appeléAppréhensions face à l’évaluation par un tiers (18,743 %) en regroupe 5. Cequestionnaire recoupe certains éléments de la documentation scientifique alors qu’il présenteaussi des spécificités. Ces éléments de convergenceet divergence font l’objet d’une discussion sur les plans de la recherche et de l’intervention.
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 | 0.020 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| 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".