Les injustices de l’enseignement supérieur d’excellence en France : analyser et résorber les inégalités d’accès
Notice bibliographique
Résumé
À la fin des études secondaires, une majorité des meilleurs élèves optent en France pour une voie spécifique qui les éloigne de l’université de masse : les classes préparatoires aux grandes écoles. Ces classes post-baccalauréat, installées pour la plupart dans les lycées publics, permettent en deux ans d’accéder par concours aux grandes écoles qui ouvrent sur les emplois les plus prestigieux et les plus rémunérateurs. Cette filière d’excellence n’a été remise en question que récemment : on lui reproche aujourd’hui son recrutement peu démocratique. Cette spécificité française interroge évidemment l’idéal de justice que le service public d’éducation prétend défendre. La contribution explicite le recrutement et le fonctionnement des classes préparatoires, pointe leurs dysfonctionnements et analyse les tentatives de transformation émanant des personnels des établissements comme des responsables du système. On propose ici de mettre ces tentatives au compte soit d’une logique civique rapprochée soit d’un mouvement de reconsidération de l’éthique d’État.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».