Point de vue des directions et des directions adjointes d’établissement du réseau scolaire public québécois sur la dynamique de prise de décision en contexte de crise au moment de la première vague de la COVID-19
Bibliographic record
Abstract
La crise de la COVID-19 représente une rupture susceptible d’avoir un impact structurant sur le système scolaire québécois. Quelle est la dynamique de prise de décision en contexte de crise au moment de la première vague de la COVID-19 au Québec, du point de vue des directions et des directions adjointes d’établissement ? Notre étude s’inscrit dans le champ théorique de l’analyse des politiques éducatives. La réalisation d’entretiens semi-dirigés avec douze directions et directions adjointes d’établissement scolaire public permet de saisir la dynamique de prise de décision en contexte de crise au moment de la première vague de la COVID-19 au Québec. Les résultats permettent de réfléchir aux dispositions législatives et réglementaires actuelles et potentielles facilitant le travail de gestion de crise des leaders scolaires. Ils permettent aussi d’observer une certaine insatisfaction des directions interrogées quant à leur rôle décisionnel au moment de la gestion de crise.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".