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Enregistrement W4205099782 · doi:10.3917/dbu.drael.2016.01.0165

Les écoles et leur réputation

2016· book-chapter· fr· W4205099782 sur OpenAlexaff
Jilali Bachiri, Gregory Ramis, Xavier Dumay

Notice bibliographique

RevueDe Boeck Supérieur eBooks · 2016
Typebook-chapter
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligious Education and Schools
Établissements canadiensInstitut d'Histoire de l'Amérique Française
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce chapitre analyse l’émergence d’un réseau et d’écoles à caractère islamique dans le contexte belge francophone. L’analyse d’un matériau riche fait d’entretiens et d’analyses documentaires montre que l’entrée de ces établissements dans le champ scolaire et la définition de leur identité passe largement par des processus de légitimation au sein de celui-ci, mais aussi par une différenciation de leur projet par rapport aux établissements du même « segment ». Trois grands processus de légitimation sont explorés : un processus de construction sociale du « nous » en tant que population (en minimisant les différences inter-établissements, scolaires mais aussi religieuses), un processus de traduction de la question religieuse dans le champ éducatif, qui passe non seulement par une adoption des normes du champ, mais aussi par une alliance avec les écoles du réseau confessionnel catholique, et, enfin, des processus isomorphiques des trois types (coercitif, normatif et mimétique). L’ancrage dans le marché se joue par contre en termes de différenciation par rapport aux établissements du segment, en affichant une ambition de résultats scolaires et d’excellence, là où les établissements du même segment sont souvent contraints de développer et d’afficher des ambitions scolaires plus modestes. La discussion revient sur l’intérêt d’étudier une population durant sa phase de création et d’institutionnalisation ainsi que sur l’évolution du projet institutionnel de l’école et des rapports de force à l’œuvre entre les récits dominants et alternatifs au sein d’un champ historiquement fortement institutionnalisé, mais en cours de reconfiguration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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