Bibliographic record
Abstract
Ce chapitre analyse l’évolution du métier d’inspecteur dans un contexte de mise en œuvre d’une politique d’évaluation externe des établissements scolaires dans trois pays européens (Angleterre, France, Suisse). Adoptant une perspective de sociologie des groupes professionnels dans l’action publique, il interroge les tensions identitaires professionnelles introduites par cette nouvelle politique et les pratiques évaluatives, effectives ou déclarées, auxquelles elle donne lieu. Il mobilise pour cela deux types de matériaux. Les uns proviennent d’une recherche exploratoire de deux ans dans six territoires éducatifs à partir d’une analyse documentaire, d’une revue de la littérature professionnelle et scientifique, d’observations et de 101 entretiens. Les autres sont issus de l’analyse distanciée d’un des auteurs, formateur de cadres, administrateur de l’Éducation nationale française et spécialiste en management public. L’analyse montre ainsi une réception et une reformulation de l’impératif d’évaluation des établissements scolaires par les inspecteurs très différente d’un système éducatif à l’autre selon les configurations d’action publique et les identités professionnelles en présence, et ce même si des tensions identitaires communes peuvent être mises en évidence.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.013 |
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".