Entre violence et incivilité
Bibliographic record
Abstract
Le discours sur la violence et l’incivilité en milieu scolaire renvoie à une diversité des valeurs, des codes sociaux et des caractéristiques personnelles. Il met en évidence les rapports d’interdépendance qui existent entre les interventions déjà faites à l’école et celles exercées dans des familles et communautés. Trois voies de discussion émergent. La première s’oriente vers la perception de la légitimité des gestes violents et inciviques, au regard des moeurs, des normes ou des habitudes de vie des gens dans leur environnement. La deuxième voie concerne la place des responsabilités de chaque citoyen, enfant ou adulte, en fonction des exigences de respect des droits collectifs. La troisième concerne les approches préventives de la violence visant à briser l’isolement au profit d’un équilibre social global. Les horizons de développement des communautés apprenantes s’inscrivent dans cette dernière voie. L’évolution des rôles de différents acteurs en vue d’instaurer un climat de réussite civique contre la violence appelle un examen minutieux des conditions de participation de chacun. La communauté apprenante offre un cadre d’intervention susceptible de stimuler des apprentissages individuels, la réflexion critique à l’égard des formes négatives des pratiques sociales et la transformation à terme des perceptions globale du monde vécu.
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 | 0.007 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".