Introduction. Changer l’organisation scolaire pour changer la forme scolaire
Bibliographic record
Abstract
L’ouvrage présente des pratiques qui bousculent l’organisation du travail scolaire afin d’adopter une vision inclusive. Ayant adopté une posture d’observation quant à la manière de « repenser et renforcer » l’école, le contexte pandémique nous oblige à l’observer autrement. Alors que l’éducation se veut une expérience d’émancipation, l’organisation du travail ayant brusquement bifurqué depuis l’hiver 2020 laisse croire que les cent dernières années de recherche en éducation se sont évanouies. Pourtant, cet ouvrage offre une réflexion quant à la façon dont les formes du travail scolaire ont une importance définitive sur la réussite éducative et scolaire. Des chercheur.e.s du monde francophone (Belgique, France, Québec, Suisse) interrogent la forme scolaire traditionnelle — aux plans épistémique, relationnel, organisationnel, institutionnel —, et ce, selon : l’organisation du travail en classe et de l’établissement ; l’organisation du travail en formation des enseignants ; les tiers lieux éducatifs ; les acteurs et pilotage. Une question demeure : quelle place occuperont les innovations des formes scolaires observées à la réalité qui nous incombe afin de comprendre et de vivre l’école autrement ?
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 | 0.007 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.007 |
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".