Effets du Réseau d’enseignement prioritaire à Genève : comment mesurer les effets d’un dispositif implanté en plusieurs phases ?
Bibliographic record
Abstract
Les précédentes évaluations n’ont pas permis de mettre en évidence des effets de la politique d’éducation prioritaire implantée à Genève (Réseau d’enseignement prioritaire) sur les compétences des élèves, pas plus en les comparant avec celles d’élèves scolarisés dans d’autres établissements ni même d’établissements présentant des caractéristiques sociodémographiques similaires n’ayant pas bénéficié du dispositif. Dans cet article, nous allons explorer une voie inspirée de l’analyse des séries temporelles afin de mesurer les effets d’un dispositif d’éducation prioritaire mis en place de manière progressive et de tenir ainsi compte du temps d’exposition différent des élèves. La méthode utilisée consiste à considérer pour chaque établissement quatre moments différents. Ce plan expérimental permet de répondre aux questions suivantes : Existe-t-il une évolution positive des résultats des élèves après l’introduction du dispositif ? Qu’en est-il deux ans plus tard ?
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".