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Record W7035770051

Ajustement d’enseignantes et d’enseignants immigrants aux conventions professionnelles de l’École québécoise au cœur de l’accompagnement offert par des conseillères pédagogiques

2022· dissertation· fr· W7035770051 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldComputer Science
TopicMultimodal Machine Learning Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsImmigrationContext (archaeology)CitizenshipNaturalization
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’intégration des enseignantes et des enseignants immigrants dans le milieu scolaire québécois devient un sujet d’importance. Dans le contexte actuel de pénurie en personnel enseignant, ils pourraient représenter une sortie de crise (Despatie, 2019). Ils permettraient aussi d’atteindre un objectif de diversité culturelle et serviraient de modèles positifs pour les aspirations des élèves de diverses origines (Niyubahwe et al.,2018). Lorsqu’ils s’intègrent à l’École québécoise, ils découvrent des « conventions de métier » (Becker, 2010) souvent différentes de celles imbriquées aux routines de travail dans leurs pays d’origine. Ces conventions sont découvertes au travers des interactions avec les autres partenaires de travail (Morrissette et Demazière, 2018), notamment avec les conseillères et conseillers pédagogiques (CP). Or, l’accompagnement offert aux enseignantes et enseignants immigrants par les CP n’a encore jamais été étudié dans le contexte de l’École québécoise. S’adossant à une perspective interactionniste (Becker,1985), ce mémoire propose d’examiner la socialisation aux conventions du métier d’enseignant qui s’exerce particulièrement lors de cet accompagnement. Quatre enseignantes et enseignants immigrants et quatre CP ont participé à des entretiens individuels afin de documenter cette socialisation. La stratégie analytique a misé sur l’analyse thématique (Paillé et Mucchielli, 2016, 2021) et la comparaison de cas (Becker, 2016; Freidson, 1960) pour faire émerger les conventions qui font l’objet de discussions entre ces actrices et acteurs. Les résultats articulent les conventions les plus discutées lors des séances de travail ainsi que les stratégies déployées par les CP pour amener les enseignantes et les enseignants immigrants à s’y ajuster. Ces conventions sont la gestion de classe démocratique, la pédagogie interactive, l’enseignement différencié et la collaboration avec les autres partenaires. Or, l’adoption de certaines d’entre elles semble se poser en défi, tandis que d’autres font l’objet d’une adhésion plus aisée. Ce décalage est discuté à partir d’un nouvel éclairage sur les représentations sociales (Abric, 2003), lequel met en lumière un processus de recomposition des représentations de certaines conventions professionnelles chez les enseignantes et enseignants immigrants perçues comme non opératoires par les CP dans le contexte de l’École québécoise.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.983
Threshold uncertainty score0.561

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0120.004
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.227 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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