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Record W4391805866 · doi:10.7202/1109537ar

Jouer le jeu de la laïcité

2024· article· fr· W4391805866 on OpenAlexvenueno aff
Vanille Laborde

Bibliographic record

VenueSociologie et sociétés · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte français marqué par une forte politisation de la laïcité, les acteurs scolaires, tout comme les fonctionnaires d’autres administrations publiques, sont enrôlés dans des dispositifs laïques témoignant du retour de l’État dans la régulation du religieux. Centré sur les acteurs de la mise en oeuvre d’un dispositif de signalement des « atteintes à la laïcité » dans l’Éducation nationale, l’article vise à saisir l’épaisseur administrative de l’action publique scolaire sur la laïcité, en donnant à voir leurs aménagements avec les prescriptions. Pris en étau, du fait de leur positionnement intermédiaire, entre des intérêts locaux d’un côté, et la volonté des représentants politico-institutionnels d’en faire les relais de logiques d’affichage de l’action sur la laïcité de l’autre, certains investissent ce dispositif tout en s’employant à retraduire en profondeur les commandes politiques. Ce « jeu de la mise en oeuvre » est saisi à travers une enquête ethnographique initiée en 2017 au rectorat d’Aix-Marseille, dans lequel ont été menés plus de cinq mois d’observation quotidienne auprès de l’équipe académique laïcité, ainsi que par des entretiens avec des cadres intermédiaires situés à différentes échelles de l’institution (chefs d’établissements, référents laïcité, chargés de mission laïcité, inspecteurs, membres de l’équipe nationale laïcité ou du Conseil des sages de la laïcité, etc.).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.234
Threshold uncertainty score0.464

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0300.020
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.482
GPT teacher head0.587
Teacher spread0.105 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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

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Published2024
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