L'expérience d'insertion professionnelle des enseignantes et enseignants de migration récente au Québec
Bibliographic record
Abstract
Depuis que le gouvernement du Québec a assoupli les conditions d’accès à la profession enseignante, les enseignantes et enseignants immigrants formés à l’extérieur du Canada accèdent à la profession enseignante (MELS, 2010) sous certaines conditions. Ils intègrent à la fois une nouvelle société, un nouveau marché du travail, un nouveau système d’enseignement et un nouvel environnement scolaire et culturel. En plus des adaptations nécessaires, leur insertion se fait dans un contexte difficile marqué par la précarité d’emploi et la complexification du travail enseignant. Mukamurera et Balleux (2013) soulignent d’ailleurs que ces difficultés entraînent, chez beaucoup d’enseignantes et enseignants, une remise en question de la carrière, voire l’abandon de la profession. Or, aucune recherche empirique n’a encore porté sur la situation spécifique du personnel enseignant immigrant au Québec. Selon les recherches faites au Canada et ailleurs en Occident, elles ou ils peuvent faire face à des défis et difficultés spécifiques. Afin de décrire et comprendre leur expérience d’insertion professionnelle, des entrevues semi-dirigées menées auprès de 13 enseignantes et enseignants de migration récente (EMR) des régions de Montréal et de Sherbrooke ont permis de rédiger des récits d’expérience, puis une analyse transversale a été effectuée. Les résultats montrent que les EMR font face, à des degrés différents, à plusieurs défis et difficultés d’insertion professionnelle. Dès leur arrivée au Québec, elles ou ils font face à des défis d’adaptation au nouvel environnement socioculturel et à des difficultés d’intégrer la profession enseignante. Lorsqu’elles ou ils trouvent du travail, leur intégration dans l’équipe-école et leur adaptation à une nouvelle culture organisationnelle, professionnelle et pédagogique comportent de nombreux défis. Le processus d’adaptation des EMR au rôle professionnel s’avère pénible, parsemé de ruptures, de remises en question et de nouveaux apprentissages. Leurs qualités personnelles, le soutien et la collaboration de l’équipe-école constituent des facteurs favorables.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.034 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".