Quelques modèles d’analyse du processus d’élaboration des solutions morales chez les jeunes
Bibliographic record
Abstract
Comment s'instituent les relations que chacun entretient avec les règles morales ? À cette question, les sociologues et les psychologues répondent en fonction de leur conception du processus de socialisation. Les uns, à la suite de Durkheim, ont tendance à définir celui-ci comme intériorisation de règles extérieures; les autres, suivant Piaget, comme formation d'une capacité d'« invention » de ces règles. Dans une perspective interdisciplinaire et en s'appuyant sur des recherches relatives à la déviance et à la délinquance, cet article propose une conception du sujet comme acteur social, c'est-à-dire comme individu capable de définir les situations qu'il vit et de prendre distance par rapport à elles. La relation que chaque acteur entretient avec les règles morales apparaît alors comme la mise en accord de ses projets, de ses désirs, du sens qu'il donne à sa vie avec les contraintes d'un monde « déjà là ». On parlera de délinquance comme gestion de sa vie à la manière dont Foucault a parlé de morale comme gestion de sa vie, c'est-à-dire de morale orientée vers l'éthique au lieu de morale orientée vers le code.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".