Notice bibliographique
Résumé
Recent discussions of justice in education by prominent theorists such as Elizabeth Anderson and Debra Satz have attempted to justify the abandonment of the ideal of equal opportunity in education in favour of weaker conceptions of educational justice. On these weaker views, children are only entitled to an adequate or sufficiently good range of educational opportunities rather than equally good educational opportunities. These views claim to have democratic credentials and aim at responding to the social and cultural diversity of contemporary societies. This paper analyzes and critiques this new non-egalitarianism. I argue that objections to educational equality grounded in concerns about leveling down and the way in which egalitarian standards undermine suitable cultivation of human excellence are misplaced and provide insufficient justification for sufficientarian conceptions of educational justice. Moreover, although concerns for democracy and diversity are important dimensions of educational justice they do not justify the retreat from educational equality. Indeed, properly understood sensitivity to democratic values and social diversity deepened rather than weaken the case for educational equality.
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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 | 0,026 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,063 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».