Éduquer à la citoyenneté démocratique par l’innovation sociale : l’idéal de l’entrepreneuriat social remis en question
Bibliographic record
Abstract
Dans les projets éducationnels de l’entrepreneuriat social, il y de plus en plus de chevauchements entre les concepts d’entrepreneuriat et de citoyenneté. Dans cet article, nous avons analysé une expérience menée par un organisme sans but lucratif dont la mission est d’augmenter la participation citoyenne. Nous nous intéressons aux discours et aux outils dont il se sert dans sa formation en entrepreneuriat social. Notre objectif est de repérer les normes et valeurs sous- tendant la conception de citoyenneté transmise au cours de la formation. Nous montrons qu’il y a des tensions entre les objectifs de citoyenneté démocratique promus par l’organisme et le concept de citoyen sous-tendant la formation en en- trepreneuriat social. Notre contribution a deux facettes : 1) Nous enrichissons la littérature sur l’éducation pour une ci- toyenneté démocratique en analysant une nouvelle approche, celle de l’éducation en entrepreneuriat social; 2) Nous jetons un regard critique sur le concept d’entrepreneuriat social quand il est utilisé dans les formations à la citoyenneté démocratique en analysant cette pratique et en la situant dans le domaine de l’innovation sociale.
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 | 0.009 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".