Identifier les besoins en éthique professionnelle enseignante : une recension des écrits
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une recension des écrits scientifiques concernant les besoins en éthique professionnelle du personnel enseignant des niveaux scolaires allant du préscolaire au collégial. À partir du cadre conceptuel « québécois » de l’éthique professionnelle enseignante et d’une méthodologie de recension appropriée, nous recensons 61 écrits scientifiques, publiés entre 2003 et 2021, qui discutent de ces besoins, c’est-à-dire des ressources qui manquent aux enseignants et enseignantes pour respecter une éthique professionnelle souhaitable. La première partie de cet article expose les résultats de ce travail de recension. Puis, dans un deuxième temps, la discussion aborde la difficulté d’établir un cadre conceptuel adéquat pour analyser la diversité et la particularité des besoins ainsi recensés.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".