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Record W4417401639 · doi:10.7202/1122025ar

L’insertion professionnelle du personnel enseignant de la formation professionnelle : une analyse multidimensionnelle des défis vécus

2025· article· fr· W4417401639 on OpenAlex
Nathalie Gagnon, Michelle Deschênes, Chantale Beaucher

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueEnjeux et société Approches transdisciplinaires · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsContinuing educationResearch methodologyInclusion (mineral)Participant observation

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’insertion professionnelle (IP) en enseignement est une période charnière, en particulier pour le personnel enseignant en formation professionnelle (FP). Durant cette période, ces personnes vivent une transition professionnelle importante, passant de spécialistes de leur métier à novices en enseignement. Dans cette étude de cas réalisée auprès de 21 novices en enseignement, le modèle multidimensionnel de l’IP (Mukamurera et al., 2013) est utilisé pour mieux cerner la nature des défis rencontrés par le nouveau personnel enseignant en FP. Les résultats indiquent que toutes les participantes et tous les participants ont vécu des défis, en particulier des défis liés à la dimension de la professionnalité – gestion de classe, planification de l’enseignement et prise en compte de l’hétérogénéité des groupes d’élèves. Ces résultats renforcent l’importance de la présence, dans les centres de formation professionnelle, de dispositifs de soutien pouvant favoriser l’IP du personnel enseignant en FP.

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.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.084
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0060.004
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 head0.097
GPT teacher head0.437
Teacher spread0.340 · 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