Bibliographic record
Abstract
Chères lectrices et lecteurs de la Revue canadienne de l'éducation (RCÉ), J'ai le privilège de reprendre le flambeau à la rédaction francophone de la RCÉ depuis le mois de juillet, un mandat que j'endosse avec fierté et enthousiasme.Je tiens d'ailleurs à remercier ma collègue, la professeure Carole Fleuret, pour ses années de service comme rédactrice francophone, pendant lesquelles elle a su assurer qualité et rigueur dans le processus de publication d'articles rédigés en français.Je remercie également les membres de l'équipe de rédaction pour leur accueil et leur collaboration.Dans ce numéro d'automne, nous vous convions d'abord à une lecture interdisciplinaire sur différentes questions de développement professionnel : en science et technologie, en éducation esthétique et en formation professionnelle.Pour commencer, l'équipe de recherche composée de Chastenay, Marec, Desjarlais, Ayotte-Beaudet, Rodrigue-Poulin, Skelling Desmeules et Brouillard s'est penchée, dans le cadre d'une approche méthodologique mixte, sur l'attitude d'enseignant[e]s du primaire par rapport à la science et la technologie et à son enseignement, en lien avec leur utilisation des services d'organismes de promotion de la culture scientifique et technologique.Après avoir analysé les résultats d'un questionnaire auquel ont répondu un nombre considérable d'enseignant[e]s, les auteurs ont dégagé trois profils d'attitudes, puis ont procédé à des entretiens semi-dirigés avec un échantillon restreint représentant chacun de ces profils.Il se dégage de leurs résultats que l'attitude de l'enseignant[e] influencerait d'une part son niveau d'implication dans les activités animées par un organisme lors de visites en classe et d'autre part sa capacité à intégrer ces activités dans sa planification plus large.Éditorial vi
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 | 0.005 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.007 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.023 |
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".