Notice bibliographique
Résumé
L’autopraxéographie est une méthode qui permet à des chercheurs qui ont étés praticiens ou qui le sont encore, de construire des savoirs génériques. Ce papier a pour objet de montrer en quoi l’utilisation de réflexivités dans le cadre de cette méthode permet à la fois d’explorer, scientifiquement, de nouvelles avenues et de prendre du recul sur des situations difficiles. Pour ce faire, cette méthode à la première personne se positionne dans une épistémologie constructiviste pragmatique. Ainsi, la finalité du savoir construit n’est pas d’avoir une représentation fidèle de la réalité, mais de de donner du sens à des situations impliquant des représentations humaines. Cette méthode s’ancre également sur la distinction entre les notions de « reflectivity » et de « reflexivity ». L’autopraxéographie présente trois spécificités par rapport aux autres méthodes à la première personne. La première tient au paradigme épistémologique dans laquelle elle s’ancre. En effet, les connaissances produites ne sont ni nomothétiques, ni idiographiques (comme tel est le cas dans la plupart des méthodes à la première personne). La seconde découle de la première. En effet, pour pouvoir construire des savoirs génériques, cette méthode utilise une réflexivité externe basée sur une vaste littérature. La troisième provient de la nécessaire écriture au passé du témoignage. Ces spécificités permettent d’expliciter le processus méthodologique ainsi que ses limites. De ce fait, l’utilisation de multiples réflexivités permet au chercheur de prendre du recul par rapport à une expérience qui a pu être vécue difficilement et de construire des savoirs génériques qui pourront être actionnables.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,014 |
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 ».