L’autorégulation des personnes enseignantes à l’éducation préscolaire au Québec : quelles compétences socio-émotionnelles à développer dans les formations à l’enseignement ?
Bibliographic record
Abstract
L'autorégulation des personnes enseignantes à l'éducation préscolaire au Québec : quelles compétences socio-émotionnelles à développer dans les formations à l'enseignement ?Formation et profession 33(3), 2025 • ésumé Dans la profession enseignante, différentes expériences émotionnelles peuvent être vécues ; pourtant, l'autorégulation émotionnelle demeure peu prise en compte dans les formations à l' enseignement.Cet article présente les résultats d'une étude réalisée par entrevues semi-dirigées auprès de 16 enseignantes à l' éducation préscolaire et vise à relever les besoins de formation perçus comme prioritaires quant au développement des compétences socio-émotionnelles relevant du domaine de l'autorégulation.Donnant directement la parole aux personnes enseignantes, les résultats révèlent des besoins liés à l'autorégulation (CASEL, 2021), notamment la gestion du stress, la capacité à s'autodiscipliner et l'anticipation des éléments déclencheurs des émotions.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| 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".