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Record W7117895857 · doi:10.53967/cje-rce.6895

La présélection informelle des directions d’école : comprendre la pratique de la « tape sur l’épaule » dans les écoles de langue française de l’Ontario

2025· article· fr· W7117895857 on OpenAlexaffvenueabout
Marthe Foka

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCollaborative Teaching and Inclusion
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsOfficial historyFace (sociological concept)Ethnography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude qualitative explore la pratique de la présélection informelle pour les postes de direction dans les écoles de langue française de l’Ontario. Face à la diminution du nombre de candidatures aux postes de direction d’école, une stratégie informelle, appelée la « tape sur l’épaule », est déployée dans le système scolaire pour susciter des candidatures. Notre objectif de recherche est d’identifier les actions considérées comme une « tape sur l’épaule » pour l’accès à un poste de direction d’école. Elle s’appuie sur des entretiens semi-dirigés menés avec 11 directions et directions adjointes d’école ainsi que 6 membres du corps enseignant. Les résultats indiquent trois principales actions considérées comme une présélection informelle par les participants : 1) reconnaitre ses compétences, 2) prodiguer des conseils sur les démarches à suivre pour accéder au poste, et 3) offrir du mentorat informel. Le cadre théorique de la mobilité organisationnelle de Turner (1960) permet à l’étude d’expliquer comment ces pratiques informelles peuvent à la fois soutenir et limiter la mobilité ascendante des individus au sein de l’organisation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.598
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.272 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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