Histoires d’amour, laboratoires d’éthique : les humanités comme espace d’expérimentation de la responsabilité pour les élèves ingénieurs
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une réflexion sur les pratiques pédagogiques et réflexives autour de l’éthique, en opérant deux écarts par rapport au numéro de la revue : il présente une situation dans l’enseignement supérieur français et analyse l’éthique dans ses rapports aux humanités. La formation en éthique au sein de l’Institut national des sciences appliquées (INSA) de Lyon, école d’ingénieurs créée en 1957, se nourrit d’une double approche épistémologique et pédagogique orientée vers le thème de l’amour. Les conditions de formation d’une action ou d’un jugement sont envisagées au moyen d’un renversement de la posture épistémique des élèves, à savoir la mise en question, par l’éthique, de la rationalité, de l’objectivité, ou encore de la neutralité face au monde social. Par une approche fondamentalement pluridisciplinaire liée au domaine des humanités (comprenant les sciences humaines et sociales, les langues, les lettres, l’histoire et les arts), l’éthique permet de travailler et de considérer l’importance du particulier, des valeurs en situation, de l’enchevêtrement des significations ou encore des sentiments empathiques. Deux cas d’application tirés d’un cours sur le thème de l’amour permettent d’analyser l’approfondissement de la démarche éthique par rapport à la posture éthique classique dans l’ingénierie et situent les rapports de la pensée éthique aux connaissances en humanités.
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 | 0.017 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".