Bibliographic record
Abstract
Ce texte analyse l’engagement des enseignants d’un établissement situé en milieu difficile dans leurs efforts de mise en cohérence de leurs missions d’enseignement et de socialisation des élèves. Pour bien mesurer les tenants des incompréhensions et des affrontements qui apparaissent entre élèves et enseignants, l’auteur s’interroge sur les modalités mêmes de l’apprentissage au sein des classes. Il montre que non seulement la situation d’enseignement est une coconstruction d’acteurs au statut différent, des adultes et des élèves, mais aussi que ce travail d’acteurs en interrelation dans la classe peut tout autant être analysé comme la recherche d’un accord entre des mondes au départ très étrangers les uns aux autres. Si les enseignants et les élèves ne visent pas toujours les mêmes objectifs, il est toutefois possible d’affirmer qu’ils tentent, de manière volontaire, d’établir entre eux des procédures de stabilisation de la situation. Bien plus, on peut considérer que les équilibres découverts ou non dans les situations d’enseignement contribuent à mettre ou à ne pas mettre de l’ordre au niveau de l’établissement, l’ordre dans l’établissement étant fortement dépendant de l’accord (et du partage) des normes et des procédures entre adultes et élèves. Construire favorablement la situation d’apprentissage, c’est d’abord s’accorder sur un partage de normes et la mise en place de procédures qui ne vont pas de soi. Il serait faux de l’ignorer comme de ne pas constater que ce travail n’est pas seulement un effort des enseignants mais un effort partagé entre élèves et enseignants, chacun avec ses ressources.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".