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Record W4407869059

: De la théorie à la pratique

2022· book· fr· W4407869059 on OpenAlexaboutno aff
Klea Faniko, David Bourguignon, Oriane Sarrasin, Serge Guimond

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2022
Typebook
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiscrimination and Equality Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une approche novatrice et internationale de la problématique.Racisme, sexisme, stigmatisation de la communauté LGBT, rejet de l’immigration, traitement défavorable réservé aux personnes handicapées ou sans emploi. Ce manuel offre un état des lieux riche et documenté sur les préjugés et discriminations, incluant les dernières recherches. Les auteur·e·s y analysent, dans différents contextes : leurs origines les processus sous-jacents et leurs conséquencesExhaustif, l’ouvrage développe à la fois les perspectives francophones et anglo-saxonnes, et offre un regard croisé dominant·e·s/dominé·e·s. En plus des modèles descriptifs, il propose des pistes d’action concrètes et des moyens d’agir dans une approche préventive. Il constitue dès lors un outil indispensable tant pour les étudiant·e·s et enseignant·e·s en psychologie que pour les praticiens.Livre dirigé par : Klea Faniko est chargée de cours a l’Université de Genève où elle enseigne la thématique des relations intergroupes. Elle est également en charge de la planification stratégique égalité et diversité ainsi que de la conception des outils de sensibilisation et de formation auprès du Service Egalite & Diversite de l’Université de Genève. David Bourguignon est professeur en psychologie sociale a l’Université de Lorraine et professeur invité a l’Université catholique de Louvain. Ses recherches portent sur les processus de stigmatisation en lien avec les politiques d’insertion sociale et professionnelle et les politiques de prevention des discriminations et de promotion de la diversité. Oriane Sarrasin est maîtresse d’enseignement et de recherche en psychologie sociale a l’Université de Lausanne. En collaboration avec des acteurs et actrices de terrain, ses recherches portent sur la manière de promouvoir les comportements pro-environnementaux dans des contextes appliqués. Serge Guimond est professeur a l’Université Clermont Auvergne et chercheur au laboratoire CNRS de psychologie sociale et cognitive à Clermont-Ferrand. Il a etudié et enseigné la psychologie sociale dans de nombreuses universités au Canada et en Europe. Ses travaux sur le multiculturalisme ont merité le Gordon Allport Intergroup Relations Prize. 18 chapitres écrits par les plus grand·e·s spécialistes européen·ne·s : Sara Aguirre-Sánchez-Beato (Université libre de Bruxelles), Benoite Aubé (Université de Paris), Robert A.T. Avery (Université de Lausanne), Constantina Badea (Université Paris Naneterre), Jacques Berent (Université de Genève), Aïna Chalabaev (Université Grenoble), Marion Chipeaux (Université de Genève), Corentin Clément-Guillotin (Université Côté d'Azur), Caroline Closon (Université libre de Bruxelles), Benoit Dardenne (Université de Liège), Julia Eberlen (Université libre de Bruxelles), Elise Ehalt (Université de Genève), Catherine Esnard (Université de Poitiers), Rebeca Grangeiro (Université fédérale du Cariri), Eva Green (Université de Lausanne), Marine Granjon (Université de Strasbourg), Ginette Herman (Université catholique de Louvain), Johanne Huart (Université de Liège), Olivier Klein (Université libre de Bruxelles), Emmanuelle P. Kleinlogel (Université de La Réunion), Franciska Krings (Université de Lausanne), Stéphane Leymarie (Université de Lorraine), Fabio Lorenzi-Cioldi (Université de Genève), Eva Louvet (Université de Strasbourg), Yara Mahfud (Université Paris Descartes), Charly Marie (coordination travaux Pôle Emploi), Alexandra Masciantonio (Université de Lorraine), Nada Negraoui (Unviersité de Metz), Armelle Nugier (Université Clermont Auvergne), Marlène Oppin (Université Sorbonne), Adrienne Giroud (Université de Lausanne), Odile Rohmer (Université de Strasbourg), Marianne Schmid Mast (Université de Lausanne), Selma Geghouat (Direction de la Solidarité du Département de la Moselle), Aude Silvestre (Université de Liège), Anne Taillandier-Schmitt (Université de Tours), Cattia Pinto Teixeira (Université de Maastricht), Pascal Tisserant (Université de Lorraine), Robin Wollast (Université de Stanford) et Vincent Yzerbyt (Université catholique de Louvain).

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)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.012
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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.088

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0060.054
Scholarly communication0.0130.017
Open science0.0030.005
Research integrity0.0060.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.261 · 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
GenreOther

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".

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Citations0
Published2022
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