Contribution d’expériences et de stratégies de régulation des émotions aux dimensions de bien-être de stagiaires finissantes
Bibliographic record
Abstract
Contribution d'expériences et de stratégies de régulation des émotions aux dimensions de bien-être de stagiaires finissantes Formation et profession 33(3), 2025 • ésumé Dans le cadre d'une recherche doctorale, une étude exploratoire a été menée auprès de six stagiaires finissantes au baccalauréat en éducation préscolaire et en enseignement primaire pendant et après leur dernier stage.Les incidents critiques qu' elles ont vécus durant leur stage les ont amenées à mobiliser des stratégies fonctionnelles de régulation des émotions agréables et désagréables.Lors d' entretiens après le stage, les participantes ont précisé la contribution que les incidents critiques et les stratégies de régulation privilégiées avaient apportée à certaines dimensions de leur bien-être.Autant sur le plan des stratégies de régulation des émotions les plus mobilisées que du point de vue des dimensions de bien-être touchées, l'aspect relationnel semble avoir été omniprésent pour les stagiaires finissantes.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".