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Enregistrement W4248489017 · doi:10.4000/rechercheformation.4261

Former contre les discriminations (ethno)culturelles

2018· paratext· fr· W4248489017 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRecherche & formation · 2018
Typeparatext
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En France comme ailleurs, l’École est rappelée à sa mission d’éducation au vivre ensemble et à la démocratie. Dans ce contexte, la lutte contre la discrimination – ici ethnoculturelle – s’est peu à peu constituée comme objet de formation. Pourtant, si une palette d’outils et de nouveaux contenus voient le jour, ceux-ci restent éparpillés et peu lisibles. Inégalement appropriée par les acteurs, cette dimension de la formation est aussi trop peu arrimée à la recherche. Ce dossier entend contribuer à structurer la réflexion dans ce domaine à partir d’une double entrée. D’une part, il tire parti de la recherche sur les phénomènes de discrimination et sur les processus associés (ségrégation, biais d’évaluation ou d’orientation, etc.) afin d’identifier des objets et des leviers de formation. D’autre part, il analyse de manière réflexive des dispositifs de formation dédiés afin d’en dégager les écueils et les potentialités. Les recherches présentées recouvrent quatre contextes : suisse francophone, belge francophone, québécois, français. La comparaison révèle la forte indexicalité de ces questions, tant dans la manière de désigner les groupes discriminés et de construire les problèmes que dans la place occupée par cet objet à l’agenda des politiques éducatives et de formation. In fine, le dossier invite à prendre à bras le corps le débat sur les discriminations ethnoculturelles et à en faire un objet de réflexivité collective, en tenant spécifiquement compte des contextes locaux. In France as elsewhere, schools are reminded of their mission to educate people for coexistence and democracy. In this context, the fight against ethnocultural discrimination has gradually become an object of teacher training. However, while new training content and a range of tools are emerging, they remain scattered and opaque. Unevenly adopted by stakeholders, this dimension of teacher training is also insufficiently linked to research. This issue aims to contribute to structuring the reflection in this area from two complementary perspectives. On the one hand, it takes advantage of research on discrimination and its accompanying school processes (segregation, evaluation or orientation bias, etc.) to identify training objects and levers. On the other hand, it reflexively scrutinises dedicated training methods in order to identify their pitfalls and potentialities. The research presented covers four contexts: French-speaking Switzerland, French-speaking Belgium, Quebec, and France. The comparison reveals the strong indexicality of these questions, both in the way in which discriminated groups are identified and problems are constructed, and in the place this subject occupies on the agenda of education and training policies. To sum up, the dossier invites to tackle the debate on ethnocultural discrimination head-on and make it an object of collective reflexivity, taking specific account of local contexts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,019

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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,112 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
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