La perception du climat par les enseignants et les élèves et la gestion de la direction à l'école primaire
Bibliographic record
Abstract
La gestion des activités éducatives par la direction et le climat de l’école sont souvent étudiés en relation avec leur influence sur la variation de la réussite des élèves (Leithwood, Harris et Hopkins, 2008; Marzano, Waters et McNulty, 2005; Sherblom, Marshall et Sherblom, 2006; Witziers, Bosker et Krüger, 2003). Mais peu d’études abordent de façon explicite le lien entre la gestion de la direction et le climat d’école. La présente recherche veut donc contribuer à une meilleure compréhension du rapport entre ces deux dimensions du fonctionnement de l’école. Des analyses de type corrélationnel sont réalisées sur des données de questionnaire recueillies dans 49 établissements, auprès de 59 enseignants, 823 élèves de 2ème année du 3e cycle et 521 parents. En tenant compte des caractéristiques sociodémographiques des enseignants, des élèves et des écoles, les résultats tendent à montrer que l’estime des élèves envers leurs enseignants est liée à la fréquence des interventions de la direction en matière de supervision de l’enseignement ou celles visant à améliorer l’apprentissage et le rendement des élèves.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".