Humiliations scolaires :: origines, développement et remédiations
Notice bibliographique
Résumé
Au moment où les différents discours sur le harcèlement scolaire éclatent au grand jour dans notre société, ce travail aborde le thème de l’humiliation scolaire, phénomène peu connu, mais étroitement lié au harcèlement scolaire. J’ai choisi de me placer du point de vue des enseignants, afin de comprendre les tenants et aboutissants qui les pousseraient à utiliser des mécanismes néfastes contre leurs élèves, le plus souvent involontairement. Le but de cette recherche n’est ni une morale ou un pamphlet, ni dans l’optique de pointer l’école du doigt, mais de se rendre compte que ce phénomène existe et qu’il est nécessaire d’en prendre conscience, afin de permettre aux élèves d’évoluer dans un climat scolaire affectivement sécurisant, de sorte à optimiser leurs apprentissages. Ceci en m’approchant d’enseignants prêts à partager leurs expériences, et à analyser leurs pratiques professionnelles. Les propos des enseignants mettent en exergue que l’humiliation a malheureusement sa place au sein des établissements scolaires. Il s’agit donc de se sentir concerné par cette thématique et de se remettre en question sur sa pratique, puisque notre statut d’enseignant joue, le plus souvent, un rôle primordial sur la vie de nos élèves.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».