Les mots-clés des curricula
Bibliographic record
Abstract
Qu’est-ce qu’un curriculum d’éducation ou de formation ? Quels sont leurs liens avec des programmes, plans d’études, référentiels ? Quels sont leurs composants, leurs contenus, leurs modalités de mise en œuvre et leurs évaluations ? Quelles sont leurs relations avec les disciplines, les éducations à… et les dispositifs ? Comment sont-ils élaborés ? Quelles sont leurs morphologies ? Comment sont-ils pris en charge et utilisés par les acteurs ?Voici différentes questions traitées dans cet ouvrage qui regroupe des textes inédits de 24 universitaires qui ont accepté de fédérer leurs travaux de recherche sur les curricula. Ils sont issus de 14 établissements universitaires de l’espace francophone. Cette double diversité de spécialité et de situation géographique assure à cet ouvrage l’équilibre nécessaire à la compréhension des curricula, la rigueur scientifique des écrits le préservant aussi de tout penchant doctrinaire ou militant. Il vise l’appropriation des concepts, des problématiques de recherche et des méthodologies d’investigation des curricula en portant une attention privilégiée aux contenus, tout en croisant cette perspective didactique avec des points de vue sociologiques, historiques, politiques et anthropologiques.Dans un contexte où les sociétés occidentales sont bousculées dans leurs certitudes venues d’un autre temps, aussi bien par les innovations technologiques que par leurs évolutions internes, Les mots-clés des curricula met à la disposition d’un lectorat varié (étudiants, enseignants, chercheurs, responsables politiques, citoyens) une présentation claire d’un large éventail des éléments qui constituent les curricula et qui permettent d’en comprendre la complexité et les conditions de leur conception et opérationnalisation.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.078 | 0.020 |
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".