Bibliographic record
Abstract
La réussite est intimement liée à l’évaluation parce que toute réussite est le résultat d’une évaluation. Mais lorsque le discours sur la réussite entre en contradiction avec les pratiques d’évaluation, comment cela affecte-t-il les personnes concernées? Cet article analyse trois situations vécues par des enseignants au primaire, ainsi qu’une autre abordée du point de vue d’une élève de troisième secondaire. Chacune de ces situations touche la personne qui la vit d’une façon différente et à des niveaux divers, mais, dans chaque situation, on est témoin d’un bris de contrat qui éclaire la nature de la contradiction entre le discours et la pratique. Ces bris de contrat s’appliquent au contrat d’embauche professionnel, à l’engagement personnel de l’enseignant et de l’élève, de même qu’au contrat social qui fonde le système d’éducation. Si le bris de contrat en contexte d’évaluation est perçu comme un obstacle par les enseignants et tend à faire s’effriter le sens que ceux-ci sont en mesure de donner à leur travail, on y découvre également des pistes authentiques pour favoriser la réussite des 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 | 0.170 | 0.333 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.020 |
| Open science | 0.003 | 0.017 |
| Research integrity | 0.008 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.004 |
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".