L’infériorisation sociale : un jeu de simulation pour l’enseignement de l’empathie à l’égard des minorités opprimées
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente un modèle expérimental pour un enseignement abordant simultanément différents statuts de minorité. Le jeu de simulation dont il est question est centré sur l'infériorisation objective aussi bien que sur ses composantes subjectives. Le jeu de simulation comporte trois objectifs : (1) fournir aux participants et aux participantes l'occasion de reconnaître et de définir leurs propres prédispositions, préjugés et stéréotypes relatifs à la race, à la classe sociale, au sexe, à l'orientation sexuelle, à la santé, à l'âge, à l'origine ethnique, à la nationalité, à l'état matrimonial et à la religion; (2) développer une appréciation personnelle et collective des mécanismes de survie que peuvent acquérir des clientes et clients infériorisés, mécanismes pouvant les conduire à s'opprimer davantage eux-mêmes, ou à opprimer les autres, et (3) faire une réflexion collective quant aux implications de ces connaissances sur l'aide apportée à cette clientèle. Avant de présenter la démarche en détail, l'auteur décrit le matériel et les instructions nécessaires pour élaborer le jeu de simulation. Il conclut cet article par une présentation de certains points théoriques importants dont le professeur ou la professeure pourra discuter plus avant avec les gens qui auront joué le jeu; cette rétrospective sera très profitable au groupe. Enfin, il parle de certains effets du jeu sur ce groupe.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".