Bibliographic record
Abstract
Définir un objectif commun d’éducation du point devue d’un État n’apparaît pas comme unetâche insurmontable dans la mesure où lesénoncés restent larges et approximatifs. Pourtant, ladiachronie indonésienne révèle — au fil dela succession des classes sociales dominantes — qu’àla suite de trois générations seulement, lesdéfinitions du bien commun de l’éducation ontété fortement modifiées. Sur cette base, lesrésultats de l’enquête de terrainprésentés ici donnent la parole aux lycéens, maisaussi aux autres acteurs locaux. Il en ressort l’expressiond’un certain malaise social vis-à-vis du devenir duservice public de l’éducation. Le parcours dulycéen se présente en effet bien plus en termes destratégie qu’en termes d’apprentissage àproprement parler. Les politiques gouvernementales tententd’imposer un système individualisant dans un contextenettement dominé par la cohésion collective,conférant de fait un caractère contradictoire auxinjonctions données aux élèves, suivant lesdifférents systèmes de valeurs auxquels ils sontamenés à se référer. Le processus decompétitivité réciproque dans lequel se trouventimpliqués ces systèmes empêche finalementl’État de pouvoir définir une orientationconsensuelle de l’intérêt général dubien commun 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 | 0.011 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".