Bibliographic record
Abstract
La méthode des îlots bonifiés consiste à organiser la salle de classe en regroupant les tables par deux, de façon à créer des îlots autour desquels sont placés des groupes d’élèves. Un système de notation (appelé bonification) encourage la répartition équilibrée des prises de parole au sein de ces groupes. Cette méthode, considérée comme innovante, est plus particulièrement recommandée par les instances académiques de la région Alsace dans les cours de langues vivantes au collège. Cette recherche s’attache à rendre compte de la répartition de la parole entre les filles et les garçons dans ce cadre contraint. Cinq classes, de la sixième (11ans) à la troisième (15 ans) ont été observées, deux heures chacune. Au fil des observations, il est apparu que malgré un partage paritaire de la parole, certains aspects comme une plus grande participation spontanée des garçons ou la posture professionnelle des professeures, marquée par les stéréotypes de sexe, restent toutefois vivaces. Cet article rend compte d’un mémoire d’analyse de pratique professionnelle réalisé en 2017 dans le cadre du diplôme universitaire d’études sur le genre de l’Université Rennes 2.
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 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.011 |
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".