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Enregistrement W2022500925 · doi:10.4000/ethiquepublique.1352

Quelle justice scolaire : dimensions et enjeux

2009· article· fr· W2022500925 sur OpenAlexvenueno aff
François Dubet

Notice bibliographique

RevueÉthique Publique · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La dénonciation des inégalités et des injustices scolaires est si banale qu’elle nous dispense souvent de savoir véritablement de quoi on parle. L’ambition de ce texte est simplement d’essayer d’y voir un peu plus clair en distinguant trois grands ensembles de problèmes de justice correspondant aux diverses « fonctions » accomplies par tous les systèmes scolaires. Dans la mesure où toute école distribue les élèves selon une hiérarchie scolaire, il importe de savoir si cette distribution est juste. Toute école distribue des biens et des qualifications, des utilités attachées aux diplômes dont on attend qu’ils permettent aux individus de trouver une place dans la société. Cette fonction d’intégration, parfois d’exclusion, conduit à s’interroger sur la nature des liens entre les systèmes scolaires et les sociétés et sur la justice des effets sociaux de l’école. Enfin, chaque système scolaire remplit une fonction éducative. On admettra aisément qu’une école égalitaire et efficace mais dans laquelle les élèves seraient battus et humiliés ne serait pas une école juste. Même si l’on peut penser que ces dimensions de la justice scolaire sont liées, elles ne s’articulent pas entre elles de manière nécessaire. Cette tentative d’élucidation n’est donc pas un simple exercice de taxinomie des diverses conceptions de la justice dans la mesure où elle renvoie à des problèmes politiques et pratiques essentiels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0140,066
Communication savante0,0190,013
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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