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Record W4406614057 · doi:10.7202/1115418ar

Une formation fondée sur l’expérience pour soutenir les directions d’école primaire françaises dans la transformation de leur organisation du travail

2024· article· fr· W4406614057 on OpenAlexaffvenue
Patricia Dionne, Sylvie Moussay

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente les retombées d’une intervention-recherche mettant en place un cadre de discussion sur les situations de travail vécues par les directions d’école primaire. Ancrée dans une perspective culturelle et historique du développement humain, l’intervention accompagne 16 directions d’école primaire françaises dans l’expression de leur expérience du travail en prenant appui sur la technique de l’instruction au sosie. Les données d’étude concernent un cycle d’instruction au sosie conduit avec ces directions d’école et une réunion en présence de leurs supérieurs hiérarchiques. Les situations de travail analysées lors du cycle d’instruction au sosie se rapportent au travail avec les familles et les partenaires (personnel des mairies, parents d’élèves, personnes inspectrices) jugé problématique par ces directions. Les résultats montrent que l’expression de l’expérience du travail permet aux directions d’école de redéfinir l’activité de travail aux prises avec des questions éducatives; ils mettent également en avant la manière dont les discussions sur les situations de travail problématiques sont développées avec les personnes supérieures hiérarchiques pour ouvrir des pistes de transformation des organisations éducatives.

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)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.014
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: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.068
Threshold uncertainty score0.135

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0160.017
Scholarly communication0.0110.008
Open science0.0010.009
Research integrity0.0020.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.052
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.295 · 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".

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Published2024
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