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Record W6949108854 · doi:10.5281/zenodo.13365697

Appropriation et mise en œuvre de la Gestion Axée sur les Résultats (GAR) par les nouvelles directions d'établissement d'enseignement au Québec

2024· article· fr· W6949108854 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducational Practices and Policies
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Poison controlManagement of schizophrenia

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Gestion axée sur les résultats (GAR), introduite au Québec par la Loi 82 en 2000 et renforcée par la Loi 88 en 2008, est au cœur des réformes visant à améliorer la performance des établissements scolaires. Deux décennies plus tard, notre étude explore l’appropriation et la mise en œuvre de la GAR par les nouvelles directions d’établissement d’enseignement dans le contexte actuel de réformes éducatives. S’appuyant sur la théorie de la gestion du changement de Kotter (1996) et l’approche systémique de Senge (1990), notre recherche qualitative, à travers 3 études de cas, met en évidence que malgré certains obstacles, la GAR est considérée par les directions comme un levier potentiel d’amélioration de la qualité éducative. Les établissements qui parviennent à intégrer efficacement la GAR sont ceux qui adoptent une méthode flexible, en harmonisant les principes de la GAR avec les besoins spécifiques de leur communauté. La transformation des commissions scolaires en centres de services scolaires et les nouvelles exigences de transparence introduites par les réformes récentes représentent à la fois des opportunités et des défis pour l’implémentation de la GAR, mettant en exergue la nécessité d’une gestion stratégique et adaptative par les directions. Les directions d’établissement reconnaissent l’existence de défis significatifs dans l’implantation de la GAR chez les enseignants, soulignant l’importance d’une mise en œuvre nuancée et d’un soutien efficace aux enseignants. Cette étude illustre la diversité des approches et des défis rencontrés, réaffirmant l’importance d’adapter la GAR aux particularités de chaque établissement et de fournir un accompagnement pour une mise en œuvre réussie. Liste des références bibliographiques Brassard, A., Lusignan, J., & Pelletier, G. (2013). La gestion axée sur les résultats dans le système éducatif du Québec : du discours à la pratique. Dans C. Maroy (Éd.), L’école à l’épreuve de la performance : Les politiques de régulation par les résultats (pp. 141-156). Dembélé, M., Goulet, S., Lapointe, P., Deniger, M., Giannas, V., & Tchimou, M. (2013). Perspective historique de la construction du modèle québécois de gestion scolaire axée sur les résultats. Dans C. Maroy (Éd.), L’école à l’épreuve de la performance : Les politiques de régulation par les résultats (pp. 89-106). Louvain-la-Neuve: De Boeck Supérieur. https://doi.org/10.3917/dbu.maroy.2013.01.0089 Gouvernement du Québec. (2022). La gestion axée sur les résultats ; guides d’accompagnement : grille d’analyse de la conformité du plan d’engagement vers la réussite. Gouvernement du Québec. (2022). La gestion axée sur les résultats ; guides d’accompagnement : le plan d’action du projet éducatif de l’année. Gouvernement du Québec. (2022). La gestion axée sur les résultats ; guides d’accompagnement : le plan d’engagement vers la réussite. Gouvernement du Québec. (2022). La gestion axée sur les résultats ; guides d’accompagnement : le projet éducatif. Kotter, J.P. (1996). Leading Change. Boston, MA: Harvard Business School Press. Maroy, C. (2021). L’école québécoise à l’épreuve de la gestion axée sur les résultats. Sociologie de la mise en œuvre d’une politique néo-libérale. Québec: Presses de l’Université Laval. Senge, P.M. (1990). The Fifth Discipline: The Art & Practice of The Learning Organization. New York: Currency Doubleday.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.932
Threshold uncertainty score0.495

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.024
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0090.013
Scholarly communication0.0100.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.270 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Published2024
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