L'identité professionnelle des enseignants en formation professionnelle ayant débuté à enseigner après plusieurs années d'expérience dans un métier : portrait d'un processus
Bibliographic record
Abstract
Le nouveau contexte québécois en éducation a mis de l'avant la professionnalisation du métier de l'enseignant. Les enseignants de la formation professionnelle (F.P.) n'y ont pas échappé et, dorénavant, ils doivent agir et être considérés comme des enseignants à part entière tels que ceux du régulier, soit des professionnels de l'enseignement. \n \nOr, le processus de professionnalisation d'un individu est très complexe et passe par la réussite de plusieurs facteurs. L'un d'eux est qu'il réussisse à développer son identité face à la profession. Pour l'enseignant, il est primordial qu'il arrive à se représenter la profession enseignante et lui-même comme enseignant. Tout cela a déjà été largement discuté par plusieurs chercheurs dont Zeichner et Gore (1990), Nault (1993), Mukamurera et Uwamariya (2005) et Riopel (2006) pour ne nommer que ceux-là. \n \nAinsi, la réussite du processus de professionnalisation passe par une insertion réussie dans cette même profession. Cependant, comme le souligne Balleux (2006), la plupart des enseignants ?uvrant en formation professionnelle entrent dans leur nouvelle carrière d'enseignant après une vie professionnelle généralement bien entamée. Aussi, ils commencent rarement leur carrière suite à une formation universitaire. Il y a donc une différence marquée entre les enseignants du régulier et ceux de la formation professionnelle au niveau du processus à l'intérieur duquel ils développent leur identité enseignante.
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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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.005 |
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".