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Enregistrement W2800347604 · doi:10.1080/13639080.2018.1468071

Contradictions as the driving force of collective and subjective development group employment programmes

2018· article· en· W2800347604 sur OpenAlexafffund
Patricia Dionne, Sylvain Bourdon

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Work · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Education and Learning Practices
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEmpowermentContradictionContext (archaeology)TypologySociologySocial psychologyCritical consciousnessPsychologyPolitical sciencePedagogyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the role of collective contradictions in the development of participants in a group employment programmes. It presents an analysis, rooted in cultural-historical activity theory, of longitudinal data collected during an intervention aimed at social and professional reintegration of people living a long-term unemployment situation. Notably based on contradictions typology proposed by Y. Engeström and Sannino (2011), our analysis shows a predominance of discursive manifestations of conflicts and critical-conflicts in the transformation of the group’s activity. The contribution to the resolution of contradiction and the mobilization of scientific and systematic conceptual instruments seems to promote the processes of consciousness that allow, on the one hand, a better understanding of what shapes these actions, thoughts and emotions, and on the other hand, a greater control or mastery thereof. This inclusion of conceptual knowledge in the curricula of employment programmes plays a critical role in the empowerment of participants. The analysis of the collective activity of groups aimed at social and professional integration shows the importance of dialectical contradictions as a driving force for development, both in terms of collective and subjective activity. Findings support the benefits of the group context in helping participant’s development towards SPI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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