The (unlikely) trajectory of learning in a salmon hatchery
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Sociocultural learning theories, usually premised on participation in some community, explain workplace learning well up to a certain extent. The paper aims to extend beyond these and to account for learning in repetitive and mundane work environments from a dialectical perspective. Design/methodology/approach Based on a longitudinal ethnographic study of one salmon hatchery in Canada and the fish culturists that work there, theory (dialectics) is blended with empirical fieldwork (interview data, participant observation data, field notes). Codes that emerged were classified into categories that formed the basis for the tentative hypotheses. Findings Two assertions are proposed concerning learning from a dialectical perspective: the dialectic of doing (actions might seem repetitive but are in fact always different and productive in nature) and the dialectic of understanding and explaining (practical understanding develops dialectically with conceptual understanding when the latter is subjected to scrutiny). These can account for learning in places that at first sight are not conducive to change and transformation. Research limitations/implications Using the proposed framework, researchers/management can no longer get at individual learning independent of collective learning, which simultaneously is the effect and cause of individual learning. That is, individual and collective are inseparable ontologically. Practical implications The study suggests a need to rethink the nature and possibilities of learning in mundane work environments that are believed to be widespread. Originality/value Approaches workplace learning from a dialectical, hermeneutical perspective that is not widely appreciated. Affirms the dignity of workers.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».