Notice bibliographique
Résumé
Dans ce texte, nous présentons d’abord le concept des communautés de pratique, puisque celui-ci est parfois l’objet de définitions différentes. Nous exposons ensuite notre méthodologie de recherche, avant de passer ensuite à quelques-uns des résultats issus d’une recherche sur la mise en place de communautés de pratique au Québec et ce, par le biais d’une analyse différenciée selon le sexe. Nous nous intéresserons surtout aux divers facteurs qui peuvent expliquer le succès des communautés en nous penchant sur les différences observées selon le sexe des participants. Ceci permettra de constater que les femmes ont non seulement su tirer profit de l’expérience de communautés de pratique pour apprendre, sur les plans personnel et professionnel, mais elles semblent s’être davantage approprié ce mode d’apprentissage que les hommes. Nos données ne peuvent évidemment pas être considérées parfaitement représentatives de ce que l’on pourrait projeter pour l’ensemble de la population, puisque nous avons étudié une centaine de participants dans 9 communautés de pratique, dans autant d’organisations, mais elles présentent tout de même des résultats intéressants pour la réflexion sur l’appropriation, par les femmes, de cette modalité d’apprentissage et de formation que constituent les communautés de pratique, et notamment les communautés de pratique virtuelles ou fonctionnant à distance, ce dont il est question ici.
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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,028 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».