L’identité d’enseignants-chercheurs d’une université de « proximité » : des formes plurielles traversées par des tensions
Bibliographic record
Abstract
Cet article se donne pour objectif de comprendre, en mobilisant les cadres d’analyse de la sociologie des professions interactionnistes, le rôle des multi régulations sur l’identité des enseignants-chercheurs exerçant à l’Université d’Artois (France). L’analyse repose sur des données issues d’une enquête par questionnaire s’adressant à trois grandes catégories d’acteurs : personnels enseignants (n = 405), dont les enseignants-chercheurs au coeur de cet article (n = 105), étudiants (n = 820) et acteurs socio-économiques du territoire (n = 155). Le traitement de ces données permet de faire émerger trois grandes formes identitaires. La première se construit autour de la figure du savant : elle prend appui le plus fortement sur les missions historiques de l’université; la recherche et la démocratisation de l’enseignement supérieur sont constitutives de la deuxième forme identitaire; la troisième forme montre l’importance accordée à la formation, à la professionnalisation et à l’insertion professionnelle des étudiants. Cette figure s’ancre profondément sur son territoire, concevant l’université d’abord comme un pôle de formation.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.013 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".