L’éthique, une potentialité : conséquences pour penser l’éducation scolaire
Bibliographic record
Abstract
Parler d’éducation à l’éthique c’est en général considérer cette dernière comme une entité c’est-à-dire comme quelque chose qui serait suffisamment défini pour constituer un élément du réel support à transmission. Pourtant, et les difficultés auxquelles sont confrontées les éducateurs le montrent assez bien, les questions éthiques sont délicates à définir : l’éthique implique de s’appliquer ou de faire appliquer des règles, mais ne dit rien sur la nature de ces règles. De ce point de vue, l’éthique est plus une potentialité vers laquelle il s’agit de tendre qu’une entité que l’on pourrait circonscrire pour en faire un objet d’apprentissage défini. Dans cet article, je me propose d’examiner les conséquences de cette proposition. J’en déduirai quelques pistes pour penser l’éthique à l’école en tentant de montrer pourquoi il est sans doute plus judicieux de viser une instauration plus qu’un fondement de celle-ci.
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 | 0.024 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.070 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.007 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".