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Enregistrement W2894800239 · doi:10.7202/1051401ar

Toutes et tous dans le même bateau

2018· article· fr· W2894800239 sur OpenAlexaffvenueabout
Jean-Yves Desgagnés, Georges Goma-Gakissa, Lorraine Gaudreau

Notice bibliographique

RevueNouvelles pratiques sociales · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, la recherche académique en travail social relative à la pauvreté apparaît, en ce début de 21esiècle, comme toujours, principalement agrippée à l’urbanité. Le contenu de cet article présente les résultats de deux recherches qualitatives exploratoires, de type recherche-action participative (RAP), menées en milieu rural québécois et s’étant intéressées à l’intervention sociale dans le champ de la pauvreté à partir des regards croisés de deux groupes d’acteurs en interaction, soit des expert.e.s du vécu (EV) et des expert.e.s de la pratique (EP). L’analyse des entretiens a permis de constater que cette intervention s’inscrivait dans une réalité sociale multidimensionnelle et complexe. À partir d’une mise en perspective inspirée de deux univers théoriques, l’analyse des données recueillies a révélé que l’intervention sociale sur la pauvreté en milieu rural constituait un espace de tension traversé par deux grandes logiques : celle des acteurs et celle des environnements (économique, politique et idéologique). Dans la logique des acteurs, l’enjeu de la définition de la situation (ou de la perception commune) qui détermine les actions à entreprendre est influencé principalement par la capacité des groupes d’acteurs (EV-EP) à dépasser leurs catégories auto-interprétatives. Dans la logique des environnements, deux semblent déterminants pour le succès ou l’échec de l’intervention sociale : l’environnement politique, tout particulièrement celui des politiques publiques du gouvernement du Québec, et l’environnement territorial, soit celui de la ruralité.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0150,012
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,002

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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