Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, j’analyse trois logiques normatives qui peuvent fonder les politiques éducatives en portant une attention particulière aux questions liées aux spécificités des sexes. Ces trois modèles éducatifs sont la théorie du capital humain, le discours du droit et l’approche des potentialités. D’abord, je décris cinq rôles que l’éducation peut jouer. Ensuite, j’analyse les trois modèles pouvant fonder les politiques éducatives. La théorie du capital humain pose un certain nombre de problèmes parce qu’elle s’avère économiciste, fragmentée et essentiellement instrumentaliste. Le discours du droit et l’approche des potentialités sont en principe des modèles multidimensionnels et inclusifs et peuvent par le fait même tenir compte des rôles intrinsèques et non économicistes de l’éducation. Toutefois, selon la manière dont quelqu’un satisfait aux exigences spécifiques des cadres théoriques du droit et des potentialités, ceux-ci peuvent également présenter des difficultés. Je termine cet article en soutenant que la visée intrinsèque des politiques éducatives devrait être d’augmenter les potentialités des individus et que nous devrions employer les discours du droit de façon stratégique, c’est-à-dire lorsqu’il est probable qu’ils amènent les gens à réaliser leurs potentialités.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".