Complexité de l’éducation inclusive
Bibliographic record
Abstract
Depuis la fin du XXe siècle, la notion d’éducation inclusive s’est largement diffusée sous l’impulsion de l’UNESCO. La Déclaration de Salamanque (1994) fixait pour objectif d’« assurer l’accès de tous à une éducation de qualité ». Toutefois, cette ambition, aussi noble soit-elle, demeure difficile à concrétiser dans les systèmes éducatifs contemporains. Complexité de l’éducation inclusive explore, dans une perspective à la fois complexe et systémique, la manière dont les institutions et les acteurs accompagnent ou freinent les transformations nécessaires à une éducation véritablement inclusive. Ces changements peuvent être d’ordre conceptuel, organisationnel, formatif ou encore liés aux pratiques pédagogiques. Cet ouvrage met également en lumière les résistances institutionnelles ou individuelles, ainsi que les obstacles parfois inattendus qui surgissent comme effets collatéraux du processus d’inclusion. À travers une quinzaine de contributions de chercheurs francophones (France, Suisse, Québec), il analyse la tension persistante entre politiques éducatives, moyens de mise en oeuvre et pratiques de terrain, révélant une école qui peine encore à se mettre pleinement au service du développement humain dans sa dimension éthique fondamentale.
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 | 0.012 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.047 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.022 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| 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".