L’économie morale des rémunérations : une comparaison France-Québec des rhétoriques de justice salariale d’enseignants
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose un cadre théorique pluraliste d’analyse de l’économie morale des rémunérations afin d’examiner les jugements de justice salariale que portent les enseignants québécois et français. La question générale de recherche est la suivante : Quelles sont les rhétoriques mobilisées pour justifier des avantages salariaux et pour dénoncer des injustices? Théoriquement, nous proposons un cadre d’analyse selon lequel les acteurs construisent des rhétoriques de justice en combinant quatre normes particulières (droits, besoins, investissements et marché) à deux principes premiers (égalité et différenciation). Notre cadre permet d’abord de tenir compte de la hiérarchisation des normes, des plus égalisatrices aux plus différenciatrices. De plus, notre cadre systématise l’idée de malléabilité instrumentale des normes, les normes de droits et de besoins pouvant être perverties dans une orientation différenciatrice et la norme du marché subvertie dans une orientation égalisatrice. Méthodologiquement, nous analysons des témoignages électroniques d’enseignants de la France et du Québec, du niveau primaire à l’enseignement supérieur. L’intérêt heuristique du corpus tient, d’une part, au fait qu’elle permet d’inclure des salariés dont les régimes de rémunération sont inégaux et, d’autre part, à la comparaison des deux contextes nationaux. Nous explorons tant les thèmes de justifications salariales que les champs sémantiques des justifications et des dénonciations. L’analyse nous conduit à confirmer la mobilisation par les enseignants d’une pluralité de rhétoriques de perception de l’injustice. Nous dégageons un continuum hiérarchisé de logiques de perceptions de l’injustice : les enseignants ont d’autant plus tendance à mobiliser des normes différenciatrices qu’ils sont élevés dans la hiérarchie salariale statutaire. L’analyse empirique permet également de dégager l’existence de rhétoriques spécifiques aux deux espaces nationaux étudiés. Ces dernières correspondent à des usages subversifs du marché ou pervertis des principes de droits ou de besoins. Enfin, nous montrons que les enseignants les plus privilégiés pervertissent les normes du droit et du besoin pour préserver leurs avantages.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".