A DOCÊNCIA UNIVERSITÁRIA DO PONTO DE VISTA DO TRABALHO E DO RECRUTAMENTO DE NOVOS PROFESSORES NA ERA ATUAL EM QUEBEC
Bibliographic record
Abstract
O texto aborda a problemática da docência universitária em Quebec, particularmente em relação ao trabalho e ao recrutamento de professores. Com base em estudos realizados pela Federação Quebequense de Professoras e Professores das Universidades Quebequenses, pela Conferência de Reitores das Universidades Quebequenses, pelo Conselho Superior de Educação, entre outros, apresenta um panorama dos desafios à serem enfrentados quanto à renovação do corpo docente nas Universidades, em Quebec, nas próximas décadas. Enfatizando as transformações pelas quais vêm passando o trabalho docente universitário assim como o seu impacto na pessoa do docente e na capacidade das universidades de renovação do corpo professoral, o texto explora as questões do recrutamento com os doutorandos, da inserção dos professores novos na carreira e das exigências acadêmicas em relação às diferentes tarefas que compõem o trabalho do docente universitário. À guisa de conclusão, aponta pistas relativamente às condições de trabalho consideradas necessárias a atrair, mas sobretudo a reter os professores novos na profissão como: melhor equilíbrio entre as tarefas docentes, conciliação trabalho-família, incentivos financeiros, entre outros.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".