Analyse des pratiques de différenciation pédagogique chez les enseignants en exercice au Sénégal : le cas des maîtres de quatre écoles publiques de Rufisque
Bibliographic record
Abstract
Toute société aspire au développement. Mais cette entreprise initialement porteuse d’espoir n’a pas toujours tenu ses promesses. L’éducation étant un pilier du développement, ce secteur pourrait aider à relever ce défi s’il est revalorisé. Partant d’une démarche historico-analytique et déductive, assortie d’une critique, notre contribution vise à répondre à cette problématique : quelle alternative à l’échec développemental ou à la crise de développement en Afrique en général et, en Côte-d’Ivoire, en particulier ? Cette réflexion passe en revue, dans sa première partie, les écoles ou théories qui ont inspiré des entreprises de développement et qui furent soldés par un échec. La seconde partie, tirant les leçons de ces théories, dégage les réquisits d’une école d’excellence conduisant à un développement durable, à partir de la pensée complexe de Karl Popper, surtout de sa théorie de la falsifiabilité.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".