Comment les enseignants immigrants formés à l'étranger vivent les relations interpersonnelles et professionnelles à leur entrée dans le milieu scolaire québécois ?
Bibliographic record
Abstract
Le nombre d'enseignants immigrants formés à l'étranger (EIFÉ) ne cesse de croître dans les milieux scolaires québécois. Malgré leur expérience d'enseignement acquise dans leurs pays d'origine, ils font figure de débutants dans le nouveau système scolaire dont ils ne connaissent pas les politiques, le fonctionnement, ni la culture professionnelle. Ainsi, leur socialisation peut comporter d'énormes défis puisqu'ils doivent à la fois s'intégrer dans leur milieu de travail dont les repères leur échappent, tout en étant appelés à coopérer et à travailler de concert avec les autres acteurs de la scène scolaire. Cet article a pour objectif de décrire et comprendre comment ces enseignants vivent les relations interpersonnelles et professionnelles lors de leurs premières années d'embauche dans le milieu scolaire québécois. Le cadre d'analyse de notre recherche s'appuie sur le concept d'insertion professionnelle, particulièrement sur le plan de la socialisation organisationnelle. Les données analysées sont issues d'une étude qualitative d'inspiration phénoménologique menée au moyen d'entrevues semi-dirigées auprès de 13 EIFÉ des régions de Montréal et de Sherbrooke. Les résultats suggèrent que les EIFÉ vivent souvent des problématiques frustrantes, marquées par un accueil froid, l'indifférence, l'isolement, la méfiance, l'absence de soutien et de collaboration ainsi que la non-reconnaissance professionnelle. Quelques-uns rapportent des expériences positives, ce qui laisse comprendre que la situation peut varier d'une école à l'autre en fonction des caractéristiques contextuelles et des qualités personnelles des EIFÉ. Ces résultats sont discutés et des pistes d'action sont proposées pour le milieu scolaire.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".