L'expérience en stage de formation à l'enseignement de deux étudiantes d'Afrique subsaharienne nouvellement arrivées au Canada
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, à l'Université d'Ottawa, une grande partie des étudiants et étudiantes en enseignement arrivent d'Afrique subsaharienne. Bien que la plupart réussisse ses stages, la littérature recensée analyse surtout les difficultés rencontrées. Cette étude se situe dans la recherche qualitative interprétative. Elle adopte l'approche interactionniste et la notion d'expérience de Dewey. Suivant la méthode de Morissette et Demazière (2019), deux stagiaires d'Afrique subsaharienne ont été invitées à un « entretien individuel à orientation biographique » (p. 53), puis à trois entretiens collectifs entre elles et moi. En s'inspirant des auteurs, les stagiaires et moi-même avons interprété et co-analysé les expériences et les incidents critiques vécus dans le milieu de stage. La méthode des incidents critiques et les entrevues semi-dirigés ont montré qu'un stage réussi ne signifie pas nécessairement que la stagiaire interprète son expérience de façon positive. En somme, l'analyse montre la grande complexité de l'expérience de stage, façonnée par la vulnérabilité induite par la négociation de schèmes d'interprétation au travers l'interaction des stagiaires avec leur enseignant-accompagnateur.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.032 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".