Pluralité et variabilité des masculinités chez des garçons au collège
Bibliographic record
Abstract
L’étude s’appuie sur une enquête de terrain réalisée pendant deux ans en immersion dans deux collèges. Elle repose essentiellement sur des entretiens et des observations dans différents lieux scolaires. L’enquête vise à mettre en exergue la pluralité des masculinités pour un même garçon ainsi que la variabilité de leurs mises en œuvre dans le cadre scolaire. Afin d’analyser précisément ces variations, nous proposons une réflexion sur deux cas d’élèves, Mathis et Louis, évoluant dans la même classe de 6ème. S’ils présentent chacun des masculinités très contrastées, nous montrerons que leur variabilité répond à deux logiques différentes selon les contextes. Là où Mathis pratique une variabilité source de marginalisation liée à sa faible capacité à ajuster sa masculinité à ce que ses pairs et ses enseignant·es attendent de lui, Louis parvient mieux à s’adapter aux attendus sociaux et scolaires en s’appuyant opportunément sur la pluralité des dispositions masculines acquises dans diverses sphères de socialisation.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".