L’éthique dans le curriculum des élèves français ou la difficulté de faire de la philosophie dans l’enseignement secondaire en dehors de la classe de terminale
Bibliographic record
Abstract
Au regard d’une prégnance ancienne de « l’instruction » ou de « l’éducation civique » traditionnellement assurée dans l’enseignement secondaire français par les professeurs d’histoire et géographie, la mise en place d’un nouvel « enseignement moral et civique » en 2015 a opéré une promotion certaine de la dimension éthique, non sans s’inspirer des enseignements existant dans d’autres pays francophones comme la Belgique ou le Québec. Le déploiement de l’éthique dans les programmes de 2015 comme domaine de compétences spécifique, irréductible à l’instruction civique, s’est accompagné de la mobilisation d’une épistémologie de type philosophique qui apparaît comme un contrepoids réflexif à l’ambition également assumée de développer des dispositions sociables, mais pose également la question des conditions d’appropriation d’un tel cahier des charges par des professeurs de l’enseignement secondaire issus d’autres disciplines que la philosophie. Assiste-t-on à une hybridation des cultures disciplinaires, à l’invention d’une discipline nouvelle ou à une implémentation faible de l’objectif de formation éthique ?
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 | 0.005 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
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".