La sociologie de l’éducation au croisement de la sociologie de l’action publique : apports des cadres pour une typologie des systèmes d’accountability
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, les travaux en sciences de l’éducation qui se sont intéressés au développement des politiques de régulation de l’éducation par les résultats s’inscrivent majoritairement dans le champ de l’administration scolaire. Notre analyse comparative des formes que revêtent les systèmes d’accountability emprunte quant à elle aux cadres et méthodes de la sociologie. Nous avons ainsi mobilisé la sociologie de l’action publique et une entrée par les instruments d’action publique pour élaborer une typologie descriptive qui permet de situer les systèmes d’éducation des pays d’Europe et du Canada au sein de quatre types empiriques d’accountability à partir des données du PISA 2012. Cette typologie permet ainsi d’embrasser un grand nombre de systèmes éducatifs (59 systèmes d’éducation) assez peu étudiés sous l’angle de l’accountability dans une perspective comparative. La mise en dialogue de nos résultats à lumière d’idéaux types de régulation nous permet par ailleurs de mettre en discussion deux approches typologiques distinctes mobilisant néanmoins des cadres similaires. Finalement nous discutons de l’intérêt d’un dialogue entre sciences de l’éducation, sociologie de l’action publique et sociologie de l’éducation.
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 | 0.010 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".