Illustrations, apports et limites d’une posture inductive en recherche-action-formation
Notice bibliographique
Résumé
La recherche-action-formation (RAF) n’est pas une approche méthodologique nouvelle. Elle peut par ailleurs emprunter différents paradigmes et s’actualiser par l’entremise d’un éventail de méthodes et d’outils (Dolbec & Prud’homme, 2009). Dans cet article, nous souhaitons montrer que la RAF représente un terreau fertile à l’induction, une posture singulière que le chercheur peut adopter dans l’exploration de phénomènes humains et selon laquelle c’est la méthode qui s’adapte à l’objet et aux particularités du terrain, et non l’inverse. Plus précisément, l’article vise à illustrer comment s’est manifestée cette perspective inductive dans l’articulation singulière d’une RAF (Bergeron, 2014). Sont notamment mises en lumière certaines marques de l’induction qui influencent la nature des régulations entre les trois pôles de la RAF où les processus de collecte et d’analyse des données sont en constant dialogue. L’article se termine par une discussion entourant certains apports et limites qui peuvent s’associer à l’adoption d’une telle posture.
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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».