Construction de bénéfices mutuels en contexte collaboratif : pistes théoriques et méthodologiques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nous référant aux résultats produits dans le cadre de deux projets collaboratifs axés l’un sur la formation continue d’enseignants (Chantier 7) et l’autre sur la recherche orientée par la conception (LéA), nous souhaitons montrer comment les cadres méthodologiques et théoriques choisis ont permis de repérer comment se construisent les bénéfices mutuels dans chacun des deux projets. Le métissage des praxéologies dans le LéA s’appuie sur l’émergence d’objets frontières et sur des phénomènes de brokering mis à jour dans l’analyse de réponses à des questionnaires soumis aux participants. La co construction de savoirs en évaluation dans le cadre du chantier 7 se fait à travers des démarches de valuation appuyées par le recours à différents critères de validité et de viabilité des savoirs de formation en circulation. Suite à l’analyse séparée de deux corpus, nous avons souhaité mettre à l’épreuve ces trois concepts (objet frontière, brokering et valuation de savoirs) dans un atelier offert à des enseignants, des conseillers pédagogiques et des chercheurs ayant participé au réseau des LéA. Les résultats exploratoires de cet atelier permettent de faire l’hypothèse qu’ils ont une certaine pertinence auprès de participants impliqués dans le pilotage de projet de recherche collaborative. En effet, la compréhension des fonctions de brokering, le repérage des objets frontières et des mécanismes de valuation de savoirs semble offrir des pistes utiles pour le pilotage de tels projets et soutenir le contrat collaboratif.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle