Les « édupreneurs » et les « choosers » au service de la marchandisation de l’éducation ? Comment les nouvelles·eaux acteur·rice·s privé·e·s et les familles contribuent à la mise en marché de l’école1
Bibliographic record
Abstract
Rares sont les contextes scolaires dans lesquels on ne constate pas une montée de la privatisation. Celle-ci revêt une ampleur et des formes assez contrastées à travers le monde. La privatisation s’explique en partie par la diffusion toujours plus importante d’un référentiel global néolibéral. Cette contribution questionne la privatisation et la mise en marché des systèmes éducatifs en interrogeant les raisons du succès du référentiel néolibéral. Elle développe l’idée selon laquelle ce référentiel ne s’impose pas directement dans les politiques éducatives et les réformes, et subit des formes de traduction et d’hybridation dépendantes des réalités locales. Cela conduit à y interroger le rôle qu’y jouent certain·e·s acteur·rice·s éducatif·ve·s. Nous nous centrerons ici sur deux acteur·rice·s principales·aux que sont les nouvelles·eaux acteur·rice·s privé·e·s, d’une part, et les familles, d’autre part. Les premier·ère·s contribuent à diffuser des représentations de l’école en visant un recadrage cognitif et normatif devant légitimer les politiques de choix scolaires et de privatisation. Les seconds contribuent au fonctionnement du marché en formulant des demandes scolaires empruntant à plusieurs registres, parfois contradictoires, dont certaines renforcent la diffusion de modèles de marchandisation et de la privatisation.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".