La circulation des enfants au sein du champ médico-scolaire local dans un quartier populaire en France
Bibliographic record
Abstract
Comment expliquer les hétérogénéités de trajectoires médico-scolaires d’enfants scolarisés au sein d’un quartier populaire de métropole dans la France contemporaine ? La régulation des populations enfantines ne se ferait plus uniquement par le contrôle des familles, mais par la prise en compte des critères biomédicaux individuels qui a pour corollaire une production de nouvelles catégories enfantines et le développement d’un marché paramédical libéral. Cela concorde avec l’émergence des « troubles des apprentissages », qui explosent depuis les années 2000 en écho aux lois relatives au handicap et à l’inclusion scolaire. À partir d’une enquête ethnographique menée de 2017 à 2019 dans les institutions médico-scolaires d’un quartier de métropole, cet article montre l’articulation des paradigmes neuroscientifiques et du déterminisme parental chez les professionnels, les parents, ainsi que leurs effets sur les trajectoires enfantines. Les stratégies parentales, enfantines et professionnelles sont analysées à partir d’études de cas d’enfants, et en croisant des matériaux issus des données d’observation en cabinet d’orthophonie et dans un centre de médecine scolaire avec des entretiens réalisés auprès des mères. Cet article met en évidence deux principaux résultats, d’une part l’extension du paradigme neuroscientifique au champ de l’enfance et de la scolarité avec la création d’un « champ médico-scolaire local », et d’autre part l’émergence d’une « nouvelle hygiène scolaire » construite à partir des normes biomédicales et des critères scolaires. Cette circulation de populations enfantines témoigne du processus de tri lié à la production de nouvelles catégories médico-scolaires qui influencent de manière inédite les trajectoires médico-scolaires dans un contexte d’injonction à la réussite scolaire.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".