Quelles évolutions de l’école française face à l’éducation au patrimoine?
Bibliographic record
Abstract
Au cours des deux dernières décennies, l’école française connaît plusieurs évolutions dont celles liées à l’émergence des éducations à. Notre analyse porte sur les modalités d’évolution de la forme scolaire vues à travers des études de cas d’éducation au patrimoine local dans les écoles primaires publiques françaises. La méthodologie comprend une analyse diachronique effectuée par questionnaires avant et après les projets sur un échantillon de 90 élèves âgés de 10 à 12 ans répartis dans cinq écoles du sud-est de la France. Elle est complétée par des entretiens qui identifient le sens accordé par les enseignants à cette éducation au patrimoine et par l’étude du discours des concepteurs des projets pédagogiques. Une analyse des travaux d’élèves permet le repérage des savoirs et capacités des élèves préalables et acquis. Les résultats montrent la présence de savoir-faire, de savoirs locaux, mais peu de liens créés avec les savoirs scolaires et une absence de réflexion critique sur la notion de patrimoine. Ils alimentent une réflexion sur la légitimité des savoirs liés aux particularismes locaux, puis sur les valeurs et finalités qui sous-tendent leur mise en oeuvre. Ces travaux permettent d’avancer une réflexion sur les évolutions de la forme scolaire face aux éducations à.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".