Learning about workplace learning and expertise from Jack
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to highlight some methodological problems concerning the neglect of participants' voices by workplace ethnographers and neglect of the highly interactional and co‐constructive nature of research interviewing. The study aims to use discourse analysis, to show the phenomena of workplace learning and expertise to be constituted in participants' talk. Design/methodology/approach From excerpts of natural talk and research interviews by fish culturists speaking about their learning in a salmon hatchery, discourse analysis is used to analyze how workplace learning and expertise are rhetorically performed. Findings The paper finds that fish culturists drew on two discursive repertoires/resources – school‐ and workplace‐based learning – to account for their learning and expertise. The main participant affirmed the primacy of interest and practical workplace experience in his job just as he presupposed a weak correlation between school‐based (theoretical) and workplace (practical) knowing. However, both kinds of learning were deemed important though articulating this view depended on the social contexts of its production. Research limitations/implications Discourse analysis does not establish immutable truths about workplace learning and expertise but rather it is used to understand how these are made accountable through talk in real‐time, that is, how the phenomenon is “done” by participants. Practical implications There is increased sensitivity when using ethnographic and interview methods. No method can avoid being theory‐laden in its conduct and reporting but discourse analysis perhaps does it better than its alternatives. Originality/value While some contributors to this journal have also approached workplace learning from a discursive perspective, this paper attempts to understand the phenomenon solely from participants' categories and interpretations.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».