L’influence des normes d’établissement dans la socialisation professionnelle des enseignants
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce texte est de dégager quels sont les différents éléments à l’oeuvre dans la socialisation professionnelle des enseignants in situ en France et le type de régulation dont ils relèvent. Il analyse les perspectives des professeurs du secondaire qui font une partie tout au moins de leur carrière dans des collèges périphériques réputés « difficiles ». L’hypothèse sous-jacente est que, dans ces établissements, l’écart très important entre la conception dominante du rôle et les conditions réelles d’exercice du métier renforce l’importance d’une socialisation secondaire susceptible d’engendrer de profondes révisions identitaires. L’établissement est donc conçu comme un cadre central dans l’émergence de normes professionnelles contextualisées en milieu urbain défavorisé. L’analyse montre l’importance d’une régulation autonome qui repose largement sur une interaction avec les élèves, médiatisée par la prise en compte du point de vue et des façons de faire des collègues insérés de longue date dans l’établissement, ainsi que d’une régulation contrainte impulsée par des enseignants plus jeunes et par les chefs d’établissement. Mais elle laisse aussi entrevoir qu’aucun de ces modes de régulation ne s’avère en mesure de réduire la situation de dépendance des établissements de la périphérie.
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 | 0.019 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".