Le savoir-évaluer des enseignants formés à l’étranger face aux exigences de l’approche démocratisante de la réussite au Québec
Bibliographic record
Abstract
La présente contribution s’inscrit dans notre programmation de recherche sur le transfert interculturel du savoir-évaluer des enseignants formés à l’étranger (EFE),au Québec. Empruntant à la sociologie interactionniste un modèle de reconnaissance de la qualité de « membre », nous avons étudié la reconstruction du savoir-évaluer et de l’identité au travail (Sainsaulieu, 1977) à partir d’entretiens individuels à orientation biographique (Eb),combinés à une série d’entretiens collectifs de coanalyse (Ec) avec six EFE qui s’intègrent dans les écoles au Québec. Considérant les interactions sociales avec leurs partenaires de travail comme des terrains d’investigation, à la fois réflexifset, sans doute, originaux pour l’apprentissage des conventions partagées concernant l’évaluation, nos résultats mettent en relief des compromis au cœur des processus d’adhésion des EFE à l’approche démocratisante de la réussite. L’analyse fine de ces compromis montre que l’acquisition par les EFE d’une qualité de « membre » de leur écologie professionnelle est façonnée par des renoncements à des repères connus et maîtrisés de l’évaluation pour embrasser dans un élan d’ouverture et de développement professionnel une perspective compréhensive de l’évaluation.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
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".