La formation en éthique professionnelle pour les personnes enseignantes du primaire : où en est-on au Québec ?
Bibliographic record
Abstract
L’idée d’une éthique professionnelle pour les personnes enseignantes a du mal à émerger en France, et ce pour de nombreuses raisons. Pour travailler cette idée, nous proposons ici de déplacer notre regard à l’extérieur des frontières nationales, et de comprendre comment ce domaine se développe au Québec. L’objectif de ce travail est donc d’établir un tour d’horizon de la formation en éthique professionnelle enseignante (ÉPE) au Québec, pour les personnes étudiantes qui se destineraient au métier d’enseignant au primaire. Pour ce faire, nous nous intéressons à la formation initiale que les universités québécoises offrent dans ce domaine, au sein des parcours d’enseignement des facultés et départements d’éducation. À partir des rares données publiquement disponibles, et donc accessibles pour ces personnes étudiantes, notre analyse présente les objectifs de cette formation, les lieux et les programmes où elle se réalise, ainsi que les ressemblances et divergences de contenu de ces formations en fonction des universités québécoises.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 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".