Bibliographic record
Abstract
Le système éducatif chilien se caractérise par un haut niveau de ségrégation scolaire qui s’explique notamment par un recours répandu aux pratiques d’admission sélective dans les écoles dès le primaire. L’objectif de ce chapitre est de comprendre dans quelle mesure une nouvelle législation interdisant les pratiques de sélection des écoles avant la sixième année de l’enseignement primaire a changé les pratiques effectives des écoles chiliennes. Les enquêtes menées par les auteurs montrent que la plupart des écoles primaires chiliennes continuent à utiliser les pratiques de sélection (examens d’entrée ; séances de jeu et entretiens avec les parents) malgré l’interdiction, en particulier les écoles privées, les écoles à haut niveau de performance et au recrutement socio-économique favorisé. Les pratiques d’admission sélective apparaissent aux yeux des familles comme garantes de la réputation des établissements. Les chefs d’établissement sont donc obligés d’en tenir compte pour construire leur projet scolaire. La discussion finale souligne combien la « sélectivité » apparaît ainsi comme un composant majeur d’une culture scolaire qui est elle-même le produit d’une histoire scolaire axée depuis trente-cinq ans sur le marché et la performance.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".