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Record W4244669618 · doi:10.4000/books.pur.147105

Éducation et diversité

2021· book· fr· W4244669618 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePresses universitaires de Rennes eBooks · 2021
Typebook
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le mot « diversité » désigne ici, et cache tout à la fois, une réalité des sociétés nationales et une dimension des inégalités sociales. Il s’agit des inégalités matérielles et symboliques qui résultent du fait que certaines personnes, certains groupes sont perçus comme différents de l’identité majoritaire, en raison de leur origine ou de leur culture supposée. Ces inégalités peuvent prendre la forme de discriminations et de ségrégation. Elles affectent les personnes dans l’assurance de leur égale dignité. Ces inégalités liées à la catégorisation socio-ethnique, associée à la catégorisation socio-économique et à celle de genre, sont à l’œuvre dans l’institution scolaire, même si celle-ci n’en est pas toujours à la source. Elles sont traduites voire amplifiées dans divers processus (sélection et auto-sélection, différenciation, orientation). La « diversité » questionne dès lors le principe universaliste égalitaire que l’École a mission de promouvoir et d’incarner. Cet enjeu gagnerait donc à s’inscrire dans la formation des personnels, initiale et continuée, mais aussi dans la gouvernance et la régulation de l’institution scolaire. Le livre offre une synthèse originale sur ces questions. Il a pour auteurs un collectif de chercheurs et formateurs spécialisés de quatre pays ou régions francophones : Belgique francophone, Suisse romande, Québec et France, associés dans un réseau dédié, le RIED (Réseau international Éducation et diversité), créé en 2013. Leur réunion dans ce livre donne du relief au tableau des problèmes rencontrés et à l’étude des lignes d’action.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.809
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.123
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.241 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations3
Published2021
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