Bibliographic record
Abstract
Dans ce nouvel ditorial, il sera question de formation professionnelle des enseignants par des prismes diffrents. Tout d'abord, il sera question d'tre immigrant 1 et professeur en milieu minoritaire, puis la formation professionnelle et la russite ducative seront discuts ainsi que le sentiment d'efficacit personnel et la transition entre le statut de doctorat celui de professeur d'universit sera abord. Enfin, nous terminerons avec la perception de comptence, la motivation et le rendement scolaires. Nous vous les prsentons brivement et vous laissons les dcouvrir votre rythme. Dans sa recherche, Lupien voulait connatre la conception d'tudiants immigrants l'gard de la formation initiale qu'ils ont reue au Canada comparativement celle qui leur a t dispense dans leur pays d'origine. Pour se faire, elle a men 10 entretiens semi-dirigs dans le cadre de la fin de leur formation. Lupien souhaitait explorer les discontinuits culturelles potentielles face la profession enseignante. L'auteure met en exergue la complexit entre le dj-l et la formation au Canada. Elle termine en proposant diffrentes pistes de rflexion qui pourraient favoriser un arrimage qui soit plus facile sur le plan des connaissances. Le deuxime article vise la russite ducative chez des tudiants en formation professionnelle. Cette dernire a t calcule par l'entremise d'un instrument, un questionnaire, conu par les auteurs Tsakpinoglou et Vronneau. Une premire phase o le questionnaire de russite ducative en formation professionnelle (QR-FP) a t pass 212 lves a permis de rvler par une analyse factorielle exploratoire trois facteurs 1 Le masculin est utilis dans sa forme picne pour ne pas alourdir le texte.
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 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.312 | 0.166 |
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".