Les pratiques de leadership des directions d’école au service de l’apprentissage de la lecture : un état des lieux
Bibliographic record
Abstract
Les pratiques de leadership des directions d'école au service de l'apprentissage de la lecture : un état des lieux Formation et profession 33(2), 2025 • ésumé Dans le contexte scolaire québécois, il importe de se pencher sur les pratiques des personnes enseignantes dans l' enseignement-apprentissage de la lecture.En ce sens, les directions d' établissements scolaires (DÉS) doivent assurer la qualité des services fournis aux élèves.Les modèles de leadership pédagogique et de leadership transformationnel ont été mobilisés pour analyser les pratiques d'une équipe de direction d'une école secondaire de Montréal.L'approche de recherche qualitative et descriptive a permis d' exposer des pratiques de leadership diversifiées.Les DÉS rencontrées paraissent mettre en œuvre toutes les pratiques prévues aux modèles de leadership mobilisés, pourtant les élèves démontrent encore de la difficulté en lecture et les personnes enseignantes semblent faire tout en leur pouvoir pour assurer la réussite des élèves dans ce domaine.Ces enjeux nous ont amenés à nous demander comment améliorer ces pratiques pour favoriser l' enseignement-apprentissage de la lecture au secondaire, en contexte québécois.Dans cet article, nous proposons des pistes de solution à cette fin.
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 | 0.011 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".