Bibliographic record
Abstract
La visée première de cet ouvrage est de faire le point des recherches qui, dans l’aire francophone, se sont intéressées à la manière dont les inégalités selon le genre se construisent dans la classe. Les chapitres qui le constituent relèvent de travaux menés dans plusieurs disciplines scolaires (Education physique et sportive, Écriture, Histoire, Littérature, Mathématiques) à différents niveaux du cursus (maternelle, élémentaire, secondaire, universitaire) et dans plusieurs pays (Canada, France, Suisse et Tunisie). Chacun d’eux s’attache à rendre compte de la question des inégalités de sexe dans l’enseignement et l’étude des savoirs, et, pour certains, de ses implications dans la formation à l’enseignement. Ces aspects sont appréhendés sur la base de recherches dont la diversité se déploie à la fois en termes d'objets d'étude retenus, de terrains d'investigation, de cadres théoriques mobilisés, de démarches méthodologiques mises en œuvre et enfin, selon les ancrages disciplinaires spécifiques à chaque approche. Par-delà cette diversité qui donne à voir la vitalité des problématiques de recherche dans ce domaine, les autrices se sont attachées à préciser, en s'appuyant sur la littérature des Études de genre, quelle est la compréhension, ou l’interprétation qu’elles donnent dans leur texte aux termes de sexe et de genre, ce qui permet d’entrevoir toutes les nuances pouvant émerger de l’utilisation du concept de genre lorsqu’il est convoqué dans les recherches didactiques. Les chapitres ont été regroupés en deux grandes parties. La première présente des résultats de recherche concernant les processus d’enseignement-apprentissage chez les filles et les garçons à différents niveaux de l’École. Les contributions de la seconde partie pointent les difficultés mises au jour concernant l’introduction des problématiques didactiques relatives au genre dans la formation des futur·es enseignant·es.
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 | 0.007 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".