L’autogestion, pour une autonomisation émancipatrice dans le milieu institutionnel universitaire
Notice bibliographique
Résumé
À Montréal, l’agriculture organisée se pratique principalement sous deux formes : le jardin communautaire et le jardin collectif. Ce sont le plus souvent des organisations communautaires qui s’occupent de la gestion du jardin collectif, qu’il est possible de voir comme une forme spatiale propice à l’action collective, en ce sens qu’il peut devenir un espace où se développent des initiatives sociales novatrices. Parmi les modèles de gouvernance existants, celui de l’autogestion semble être pertinent dans un contexte comme celui du jardin collectif institutionnel universitaire, car ce type d’initiative constitue en soi une démarche politique, ainsi qu’une façon de changer soi-même son milieu de vie. Notre recherche met en lumière le processus de gouvernance au sein d’une initiative autogérée, le Collectif de recherche en aménagement paysager et en agriculture urbaine durable (CRAPAUD). Nos résultats montrent avant tout que le mode de gouvernance du CRAPAUD, l’autogestion, favorise l’atteinte des objectifs socioenvironnementaux fixés par le collectif, et ce, au-delà des différentes contraintes inhérentes au modèle autogestionnaire. Enfin, nos résultats font également voir que la gouvernance spécifique au CRAPAUD constitue un processus émancipateur permettant l’autonomisation de ses membres.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».