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Enregistrement W3129298536 · doi:10.3917/rips1.066.0023

Les grandes institutions publiques françaises d’enseignement face au défi de l’égalité des chances. Le cas de l’Institut pratique du journalisme de l’université Paris-Dauphine | PSL

2021· article· fr· W3129298536 sur OpenAlexaff
Pascale Colisson, Jean‐François Chanlat

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de psychosociologie et de gestion des comportements organisationnels · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La question des inégalités à l’accès dans l’enseignement supérieur n’est pas une question nouvelle en France. Car la formation des élites françaises s’inscrit au bout d’une longue chaîne d’inégalités successives. Depuis quelques années, certaines institutions supérieures ont toutefois voulu répondre à cette question en développant de nouveaux dispositifs pour améliorer l’accessibilité des jeunes venant de milieux modestes et de zones socialement défavorisées. C’est de ce phénomène social dont nous allons rendre compte dans cet article. Cette réflexion, en s’appuyant sur un certain nombre de données existantes et d’études de cas recueillies en France, au cours des dernières années, cherche à enrichir le débat qui a cours autour de la question de l’accessibilité de l’enseignement supérieur dans l’Hexagone et de sa démocratisation. A partir de plusieurs types de données, nous chercherons à montrer tout particulièrement comment cette réflexion s’est développée au sein d’une école de journalisme, IPJ Paris-Dauphine, lors d’un processus de labellisation, au prisme d’une double responsabilité, celle de l’accès à la formation au journalisme pour les étudiants, et celle de la spécificité d’une école qui forme à la fabrication de l’information et à ses représentations. Nous verrons comment ce cas illustre bien la dynamique propre à la gestion de la diversité dans une institution française d’enseignement supérieur.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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