Cohésion scolaire et politiques éducatives
Bibliographic record
Abstract
Les comparaisons internationales des systèmes éducatifs concernent principalement les performances académiques des élèves et plus rarement leurs attitudes. Dans le cadre d’une recherche plus large sur les cohésions sociale et scolaire, cet article vise à entamer une analyse exploratoire des attitudes des élèves appréhendées par la littérature sous le concept de « sentiment d’appartenance à l’école ». Dans un premier temps, à partir des données issues de différentes enquêtes PISA administrées aux élèves de 15 ans, on montrera que, suivant les pays, ces attitudes ne sont pas identiques en ce qui concerne le sentiment d’utilité de l’école, l’esprit de collaboration et de compétition scolaire. Puis des associations seront mises en évidence entre ces attitudes et les caractéristiques structurelles des systèmes, comme l’existence d’une école unique ou de filières, les modalités de regroupements des élèves ou le recours à des pratiques de redoublement. Enfin, pour aller au-delà des structures « dures » de l’école, la variété des attitudes sera mise en relation avec des caractéristiques du climat scolaire tel que perçu par les élèves.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".