Using Narrative Inquiry to Inform and Guide our (Re) Interpretations of lived experience
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT. In this paper, I share stories that provide sites of inquiry for the (re)interpretation of my own educative experience. Crossing time, I (re)visit and (re)construct seminal events in my life using knowledge gleaned in the intervening years to come to see how these life stories inform and guide me in the present. I use my own stories to enhance my understanding of the direction I am taking in my life since they are what I know, and I offer them here as an example of how narrative inquiry can provide a theoretical and practical framework for (re)interpreting our lived experience. RECHERCHE NARRATIVE COMME OUTIL DE DOCUMENTATION ET D’ORIENTATION DE NOTRE (RE)INTERPRETATION D’EXPERIENCES VECUES RESUME. Dans ce document, je raconte des recits qui sont sources d’interrogation pour l’(la re)interpretation de ma propre experience de l’enseignement. Je (re)visite et (re)construit les evenements fondamentaux de ma vie en faisant appel aux connaissances glanees au fil des ans pour en arriver a voir comment ces recits me renseignent et m’orientent aujourd’hui. Je relate ma propre experience pour mieux comprendre la direction que je donne a ma vie puisque c’est ce que je connais, et je la cite ici pour montrer comment une recherche narrative peut constituer une structure theorique et pratique pour interpreter ou reinterpreter notre vecu.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,061 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,053 |
| Communication savante | 0,027 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».