Rapport final. diagnostic des enjeux de la pénurie de personnel enseignant en Abitibi-Témiscamingue et au Nord-du-Québec
Bibliographic record
Abstract
Les pénuries observées ont des impacts majeurs sur les enseignantes et les enseignants en poste, les enseignantes et les enseignants en formation et les élèves, et celles-ci risquent de s’aggraver si des mesures ne sont pas prises pour faire face à la situation. C’est dans ce contexte qu’est née la communauté stratégique comme moyen privilégié d’unir les forces des différents actrices et acteurs gravitant autour de l’école. Son but : travailler en synergie pour transformer la façon d’organiser le travail des enseignantes et des enseignants et celui des étudiantes et des étudiants à la formation des maîtres, et ainsi favoriser la valorisation, l’attraction et la rétention des enseignantes et des enseignants. Pour ce faire, il a été décidé de réaliser un diagnostic le plus complet possible des enjeux liés à la pénurie d’enseignantes et d’enseignants et de suppléantes et de suppléants, et notamment de répondre aux objectifs spécifiques suivants : \n(1)\tdresser le portrait statistique des enjeux associés à l’attraction, au recrutement et à la rétention des enseignantes et des enseignants et des futures et futurs enseignants en Abitibi-Témiscamingue et au Nord-du-Québec; \n(2)\tcomprendre les causes et les conséquences associées directement et indirectement aux problématiques de l’attraction, du recrutement et de la rétention des enseignantes et des enseignants dans la région ; \n(3)\tIdentifier des pistes de solution liées aux problèmes d’attraction, de recrutement et de rétention des enseignantes et des enseignants. \n \nCe rapport fait état des résultats de ce diagnostic réalisé à partir d'une démarche de recherche scientifiques, basé entre autres sur les réponses de plus de 1600 répondants et répondantes à un sondage régional, ainsi que sur 61 entretiens de recherche réalisés avec une multitudes d'acteurs du système éducatif.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.006 |
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".