Bibliographic record
Abstract
Si nous donnons crédit à l’hypothèse selon laquelle la haine de l’autre est toujours, d’une manière ou d’une autre, la haine de soi, si l’on accepte l’idée que la détestation souveraine d’autrui est une forme de mépris de soi, alors il y a urgence à placer au coeur du projet éducatif de l’école la question de l’estime de soi. Nous avons organisé ce texte en trois sections. Dans la première section, nous explicitons la notion d’estime de soi, nous le faisons avec les mots de Ricoeur. Dans la seconde section, nous déclinons les lignes de force d’une éthique enseignante centrée sur l’estime de soi (de l’élève) et montrons comment elle noue trois grandes vertus (la justice, la sollicitude et le tact). Dans la troisième et dernière section, nous montrons que l’exemplarité, la nécessaire exemplarité professorale, peut être pensée comme une exemplarité ordinaire. Heureux paradoxe, l’éthique pour temps difficiles n’est pas une éthique surérogatoire, elle ne requiert ni la sainteté, ni l’héroïsme.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".