Comment rendre compte de ses résultats de recherche auprès des communautés impliquées : le cas du Nord canadien
Notice bibliographique
Résumé
Cet article se penche sur la relation entre le chercheur et les communautés autochtones étudiées dans le cadre d’une étude sur la perception, par les populations locales, du développement du tourisme. De façon plus spécifique, l’article s’attarde sur la communication des résultats de travaux de recherche auprès de trois communautés du nord canadien (Churchill, au Manitoba, ainsi que Cambridge Bay et Pond Inlet, au Nunavut). Dans l’optique de garantir la pertinence des résultats d’un point de vue local, la communication des conclusions initiales faisait partie intégrante du travail de recherche. Diverses méthodes classiques ont été utilisées (rapports et débats, par exemple), mais aussi des outils plus modernes de compte rendu (comme des blogues sur Internet). Dans chacune de ces communautés, la communication des conclusions de recherche a suscité un profond étonnement et un vif intérêt (car un chercheur s’est donné la peine de revenir vers elles). Le blogue sur Internet s’est avéré être un outil de recherche précieux pour faciliter la communication entre des groupes hétérogènes. Nous allons voir comment ce processus de compte rendu a : (a) permis de confirmer les conclusions des travaux de recherche ; (b) débouché sur différents résultats pratiques recherchés ; et (c) permis de démystifier le processus de recherche. Nous entendons démontrer que la communication en retour des résultats de recherche est une facette clé de tout travail avec et au sein des communautés (autochtones), et est absolument essentielle pour développer et préserver des relations riches dans ce domaine, dans le nord canadien comme ailleurs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».