Management stratégique des établissements d’enseignement : une analyse comparative des thèmes stratégiques mobilisés dans deux contextes analogues (Québec et Suisse)
Bibliographic record
Abstract
Compétences, enjeux et défis politiques associés à la fonction de direction d'établissement en contexte québécois de nouvelle gouvernance scolaire Formation et profession 33(2), 2025 • ésumé Cette contribution compare les thèmes stratégiques des écoles dans deux contextes analogues ne se différenciant que sur la manière d' élaborer la stratégie.En ce sens, elle comble une lacune dans la recherche en management scolaire en identifiant et clarifiant les priorités stratégiques des écoles selon leur mode d' élaboration de la stratégie.Les écoles du Québec inscrivent leur stratégie dans celles définies aux niveaux provincial et régional, alors que les écoles de Genève l' élaborent de manière libre.La stratégie descendante du Québec garantit un alignement optimal.Si une marge de manœuvre existe toutefois pour les écoles québécoises, elle demeure restreinte.Cette marge de manœuvre est, a contrario, absolue pour les écoles genevoises dans le cadre d'une stratégie ascendante.Elle aboutit toutefois au risque de ne pas retenir certains thèmes stratégiques constituant l' essence même de la mission des écoles.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".