Comprendre la construction identitaire à l’école de la minorité francophone sous l’angle de la reconnaissance
Bibliographic record
Abstract
Cet article, fondé en partie sur notre projet de thèse doctoral, vise seulement à problématiser le concept de construction identitaire souvent utilisé dans le jargon issu du système éducatif évoluant en milieu francophone minoritaire. En faisant appel à la notion de la reconnaissance liée à la connaissance de soi, des autres et du monde (Honneth, 2002), nous nous engageons dans un travail d’interprétation, voire de clarification, avec l’espoir qu’au final, l’idée de construction identitaire sera plus claire qu’elle ne l’est à l’heure actuelle ou du moins qui laisse entrevoir une nouvelle façon de l’appréhender. De fait, nous espérons pouvoir donner encore plus de sens à l’expérience de la construction identitaire qui semble parfois, pour certains agents éducatifs, complexe et aberrante. Notre but consiste alors à mieux s’entendre sur les termes qu’on emploie, un point de vue qu’ont partagé les trois experts invités (Réal Allard, Diane Gérin-Lajoie et Gilberte Godin) lors d’une table ronde organisée par le Centre de recherche et de développement en éducation [CRDE] à l’Université de Moncton en 2015. Une mise en perspective des facteurs qui pourraient expliquer l’apparition de ce concept depuis les dernières années au sein de la francophonie canadienne sera d’autant plus exploitée dans cet article.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".