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Record W2022813092 · doi:10.7202/1014572ar

Gestion de l’interface emploi-famille. Pourquoi les pratiques des enseignantes françaises et espagnoles ne se ressemblent-elles pas ?

2013· article· fr· W2022813092 on OpenAlexvenueno aff
Julie Jarty

Bibliographic record

VenueEnfances Familles Générations · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsnot available
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article propose de penser la différenciation des expériences d’articulation de l’interface travail/famille chez les enseignantes françaises et espagnoles par le prisme de la structuration du groupe professionnel et de son éthos. Agrémenté de récits de vie, l’article fait émerger deux manières d’être enseignante, avec pour conséquences bien distinctes en termes d’aménagement des temps de vie et de relations entre les sexes. En France, l’autonomie temporelle du métier s’appuie sur une culture professionnelle privilégiant les carrières centrées sur l’excellence disciplinaire, menées individuellement. Du point de vue de l’articulation des temporalités sociales, ces normes impliquent une présence limitée au sein de l’établissement scolaire et produisent une réactivation des hiérarchies de genre caractérisée par une organisation du travail (féminin) fréquemment centrée sur la famille. De l’autre côté des Pyrénées, la valorisation d’une figure polyvalente de l’enseignante, enseignant vecteur de connaissances et de culture, éducateur mais aussi administrateur, favorise le travail en équipe ainsi que des temps plus longs sur le lieu de travail, nécessitant souvent la mise en place d’arrangements plus ou moins innovants dans la sphère privée, en particulier pour gravir la hiérarchie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.051
Threshold uncertainty score0.101

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.010
Scholarly communication0.0070.006
Open science0.0010.006
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.002

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.338
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations7
Published2013
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