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Record W7067465692

L’identité enseignante et le positionnement identitaire : regard sur l’articulation identitaire du personnel chevronné du secondaire au Québec

2024· dissertation· fr· W7067465692 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicClay minerals and soil interactions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeContext (archaeology)Ethnography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les dernières années ont vu un intérêt se développer autour de la situation du personnel enseignant chevronné. Et pour cause : une proportion de plus en plus grande déserte la profession (Kamanzi et al., 2017). Alourdissement de la tâche, départ hâtif à la retraite (Mukamurera et al., 2023; Sirois et Dembélé, 2023,), épuisement, anxiété, malêtre professionnel (Vlasie, 2021), manque de soutien (Desmarais et al., 2022), les causes de leur abandon sont nombreuses (Culkin, 2016). Or, dans le contexte de grande pénurie vécue au Québec (Mukamurera et al., 2023; Conseil supérieur de l’éducation, 2023), les institutions ne peuvent se permettre la perte de cette expertise. Aussi, étant donné que l’identité professionnelle a été identifiée comme un facteur de rétention dans la profession chez les novices (Dassa et Derose, 2017; Izadinia, 2013), nous avons voulu documenter le processus identitaire du personnel chevronné afin de constater s’il possède des caractéristiques communes avec celui des novices. Une meilleure connaissance de la manière dont il positionne son identité enseignante nous permettrait de mieux soutenir le personnel chevronné, de lui offrir de la formation continue adaptée à ses besoins et de contribuer à améliorer son bienêtre professionnel (Desmarais et al., 2022). Afin d’appréhender le problème dans sa complexité, six enseignantes du secondaire du Québec, possédant entre 14 et 25 ans d’expérience, se sont investies dans cette recherche pour partager avec nous le récit de leurs tensions identitaires. Deux outils de collectes de données qualitatives ont été utilisés : un premier, le questionnaire, destiné à établir leur portrait identitaire; un deuxième, le journal des moments (Hess, 2006), permettant la narration de situations de tensions identitaires. Les analyses présentent les différentes articulations identitaires relevées au regard du cadre de Day et Kington (2008) situant l’articulation identitaire comme une interaction entre une sous-identité située, une sous-identité personnelle et une sous-identité professionnelle. Les résultats de notre recherche montrent que le processus identitaire semble être le même tout au long de la carrière : les sous-identités conservent leur propriété respective (Royer, 2016) et les mêmes relations de coordination, de subordination et d’opposition s’observent. De plus, ils soulèvent le lien d’interdépendance existant entre les savoirs professionnels du personnel chevronné et leur milieu de travail (Smit et Fritz, 2008). Un modèle conceptuel de la personnalisation des savoirs professionnels liée à la propriété de bonification de la sous-identité professionnelle (Royer, 2016) est d’ailleurs proposé de manière à mieux cerner de quelle manière le personnel chevronné personnalise sa pratique au regard de ses caractéristiques individuelles. Enfin, nos résultats soulignent des enjeux liés aux processus de régulation des émotions, chainon prometteur pour documenter le bienêtre professionnel du personnel enseignant.

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 score0.049
Threshold uncertainty score0.353

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0170.006
Scholarly communication0.0070.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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 head0.011
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.204 · 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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Published2024
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