: De la théorie à la pratique
Notice bibliographique
Résumé
Une approche novatrice et internationale de la problématique.Racisme, sexisme, stigmatisation de la communauté LGBT, rejet de l’immigration, traitement défavorable réservé aux personnes handicapées ou sans emploi. Ce manuel offre un état des lieux riche et documenté sur les préjugés et discriminations, incluant les dernières recherches. Les auteur·e·s y analysent, dans différents contextes : leurs origines les processus sous-jacents et leurs conséquencesExhaustif, l’ouvrage développe à la fois les perspectives francophones et anglo-saxonnes, et offre un regard croisé dominant·e·s/dominé·e·s. En plus des modèles descriptifs, il propose des pistes d’action concrètes et des moyens d’agir dans une approche préventive. Il constitue dès lors un outil indispensable tant pour les étudiant·e·s et enseignant·e·s en psychologie que pour les praticiens.Livre dirigé par : Klea Faniko est chargée de cours a l’Université de Genève où elle enseigne la thématique des relations intergroupes. Elle est également en charge de la planification stratégique égalité et diversité ainsi que de la conception des outils de sensibilisation et de formation auprès du Service Egalite & Diversite de l’Université de Genève. David Bourguignon est professeur en psychologie sociale a l’Université de Lorraine et professeur invité a l’Université catholique de Louvain. Ses recherches portent sur les processus de stigmatisation en lien avec les politiques d’insertion sociale et professionnelle et les politiques de prevention des discriminations et de promotion de la diversité. Oriane Sarrasin est maîtresse d’enseignement et de recherche en psychologie sociale a l’Université de Lausanne. En collaboration avec des acteurs et actrices de terrain, ses recherches portent sur la manière de promouvoir les comportements pro-environnementaux dans des contextes appliqués. Serge Guimond est professeur a l’Université Clermont Auvergne et chercheur au laboratoire CNRS de psychologie sociale et cognitive à Clermont-Ferrand. Il a etudié et enseigné la psychologie sociale dans de nombreuses universités au Canada et en Europe. Ses travaux sur le multiculturalisme ont merité le Gordon Allport Intergroup Relations Prize. 18 chapitres écrits par les plus grand·e·s spécialistes européen·ne·s : Sara Aguirre-Sánchez-Beato (Université libre de Bruxelles), Benoite Aubé (Université de Paris), Robert A.T. Avery (Université de Lausanne), Constantina Badea (Université Paris Naneterre), Jacques Berent (Université de Genève), Aïna Chalabaev (Université Grenoble), Marion Chipeaux (Université de Genève), Corentin Clément-Guillotin (Université Côté d'Azur), Caroline Closon (Université libre de Bruxelles), Benoit Dardenne (Université de Liège), Julia Eberlen (Université libre de Bruxelles), Elise Ehalt (Université de Genève), Catherine Esnard (Université de Poitiers), Rebeca Grangeiro (Université fédérale du Cariri), Eva Green (Université de Lausanne), Marine Granjon (Université de Strasbourg), Ginette Herman (Université catholique de Louvain), Johanne Huart (Université de Liège), Olivier Klein (Université libre de Bruxelles), Emmanuelle P. Kleinlogel (Université de La Réunion), Franciska Krings (Université de Lausanne), Stéphane Leymarie (Université de Lorraine), Fabio Lorenzi-Cioldi (Université de Genève), Eva Louvet (Université de Strasbourg), Yara Mahfud (Université Paris Descartes), Charly Marie (coordination travaux Pôle Emploi), Alexandra Masciantonio (Université de Lorraine), Nada Negraoui (Unviersité de Metz), Armelle Nugier (Université Clermont Auvergne), Marlène Oppin (Université Sorbonne), Adrienne Giroud (Université de Lausanne), Odile Rohmer (Université de Strasbourg), Marianne Schmid Mast (Université de Lausanne), Selma Geghouat (Direction de la Solidarité du Département de la Moselle), Aude Silvestre (Université de Liège), Anne Taillandier-Schmitt (Université de Tours), Cattia Pinto Teixeira (Université de Maastricht), Pascal Tisserant (Université de Lorraine), Robin Wollast (Université de Stanford) et Vincent Yzerbyt (Université catholique de Louvain).
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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,054 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».