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Record W4415977035 · doi:10.53967/cje-rce.6473

Fréquence d’utilisation de pratiques de gestion de classe selon la perception d’élèves du deuxième cycle du secondaire : la contribution majeure de l’expérience scolaire globale

2025· article· fr· W4415977035 on OpenAlexaffvenue
Vincent Bernier, Jeanne Lagacé-Leblanc, Isabelle Poulin, Josiane Ladouceur

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducational Environments and Student Outcomes
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsUnsaidResearch methodologyForce majeure

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs études portant sur la gestion de classe ont recueilli le point de vue des enseignants concernant leurs pratiques. Cependant, le point de vue des élèves, témoins aux premières loges de ces pratiques, demeure relativement peu étudié. Cette recherche vise à mesurer les perceptions d’élèves du deuxième cycle du secondaire concernant les pratiques de gestion de classe proactives et réactives de leurs enseignants, et à examiner la contribution de variables personnelles (ex., l’expérience scolaire globale) et environnementales (ex., le niveau scolaire, le type d’école, le programme d’études). Pour y arriver, un devis de recherche quantitatif a été retenu et 278 élèves ont été recrutés dans quatre écoles secondaires pour répondre à un questionnaire électronique autorapporté. Les résultats offrent une perspective inédite sur la fréquence d’utilisation de pratiques de gestion de classe dans des écoles secondaires québécoises en présentant un portrait plus préventif que réactif. Ils mettent aussi en évidence la contribution majeure de la qualité de l’expérience scolaire globale des élèves en rapport avec leurs perceptions. Les résultats permettent également de dégager des pistes d’intervention et de recherche.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.320
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.267 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes2
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