Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 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".