La prise en compte de la diversité religieuse dans l’enseignement scolaire en France et au Québec
Bibliographic record
Abstract
Le Québec et la France ont adopté des conceptions normatives différentes des rapports entre religion et école. En témoigne tout particulièrement la question de l’enseignement des religions qui a été à l’ordre du jour simultanément dans les deux sociétés. La France, marquée par la laïcité scolaire depuis plus d’un siècle, se montre plus craintive à l’égard d’une formation spécifique sur les religions dans le cursus scolaire. Le Québec a laïcisé son système scolaire un siècle plus tard, mais a défini la laïcité comme compatible avec une discipline consacrée à l’éthique et à la compréhension des visions du monde, religieuses et séculières. Les modèles français et québécois d’enseignement de la religion, bien qu’empruntant parfois des termes similaires, comme la tolérance et le dialogue, génèrent des effets différents quant à la prise en compte du pluralisme religieux dans l’espace scolaire. La France tend à privilégier une conception de l’école comme sanctuaire coupé des influences de la société civile, alors que le Québec entend porter à la connaissance critique de l’élève ce qui se vit en dehors de l’école en matière de religion. Néanmoins, de part et d’autre de l’Atlantique, la religion représente encore une possible pierre d’achoppement dans les consensus à propos de la laïcité de l’école.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".