Being a teacher in the Central African Republic (CAR) in the 21st century : the challenge of retaining staff, caught between a commitment to the profession and a shift towards other careers
Bibliographic record
Abstract
La présente thèse a pour but d’analyser les raisons du choix du métier d’enseignant dans l’enseignement primaire en Centrafrique à la lumière du parcours scolaire et universitaire des candidats à ce métier. Elle vise également à présenter les différents défis inhérents au métier susceptible de pousser ceux qui ont choisi l’enseignement au cycle fondamental 1 (F1) à l’abandon ou au changement d’itinéraire professionnel, tout en analysant d’autres facteurs indépendants des enseignants qui les obligent à abandonner la carrière au F1. Elle envisage enfin des perspectives meilleures pour ce métier dont les besoins deviennent de plus en plus importants, vu la demande grandissante en manière d’éducation qui se traduit de manière concrète par l’augmentation incessante de la population à scolariser. L’analyse des entretiens auprès d’une population d’enseignants du F1 restés en poste et ceux qui ont muté vers d’autres secteurs d’activités de l’administration montre que le choix du métier d’instituteur est motivé par des raisons intrinsèques ou extrinsèques. Toutefois, des facteurs liés à l’institution scolaire, pédagogiques, économiques et structurels constituent de vrais défis à l’exercice du métier d’enseignant au F1 qui semble perdre toute sa noblesse d’antan, poussant les uns et les autres à s’engager dans d’autres carrières jugées plus propices.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".