MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2954798456 · doi:10.7202/1060845ar

Récit de tournage : le documentaire comme méthode de recherche-action

2019· article· fr· W2954798456 sur OpenAlexaffvenueabout
François-Xavier Charlebois

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La problématique sociale du raccrochage scolaire fait l’objet de peu d’attention de la part des chercheurs (Voyer, Potvin et Bourdon, 2014). Les recherches menées de l’intérieur à partir de la parole des acteurs concernés par la problématique sont d’autant plus rares. En 2012, le réseau de recherche-action PARcours, coordonné par Danielle Desmarais, professeure à l’École de travail social de l’Université du Québec à Montréal, a produit un long métrage documentaire réalisé par Jonathan Durand. Ce film, intituléL’école pour moi, consigne les récits de vie de 14 jeunes provenant de quatre pays (Canada [Québec], France, Belgique et Espagne). Cet article présente les prémisses épistémologiques de notre production et propose une réflexion sur le potentiel du documentaire comme outil de recherche-action. L’usage de la vidéo révèle un fort potentiel de développement de réflexivité pour les jeunes ayant travaillé à mettre leur vie en récit devant la caméra. Deuxièmement, le film constitue un outil important pour la formation de futurs pédagogues et pour l’accompagnement de jeunes en situation de raccrochage scolaire. Troisièmement, la méthode dugo-alongque nous avons employée révèle, pour les scientifiques, un fort potentiel en ce qui a trait à la production de données originales et complémentaires à des méthodes d’entretien biographique formel. Ces méthodes et les retombées observées rendent compte du dynamisme de la recherche-action dans les disciplines pratiques comme le travail social et l’éducation.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0060,014
Communication savante0,0160,016
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,012

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 Opus0,570
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,016 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueÉducation et francophonieMême sujetEducation, sociology, and vocational trainingTravaux en français237 207