L’analyse de construits, une co-construction de groupe
Notice bibliographique
Résumé
La recherche-action collaborative aspire à créer un espace d’apprentissage où les différents acteurs se trouvent engagés dans une réflexion critique et dynamique autour d’une situation qui les interpelle. Parce que ses outils de collecte et d’analyse sont distincts, ils se vivent en deux temps qui séparent la collecte de données de son analyse. En pareil cas, le chercheur agit, comme dans les autres modes de recherche, tel un extracteur de données qui reprend sa posture d’expert dès qu’il est question d’analyse et d’interprétation. Cette situation contredit la finalité même de la recherche-action collaborative, soit la co-construction de sens effectuée par et avec tous les acteurs. Or, différents outils issus des Systèmes d’analyse sociale2 (SAS2) (Chevalier et Buckles, sous presse) tentent de pallier cette contradiction en facilitant la co-construction de sens avec les participants. Un de ces outils, l’analyse de construits, encore peu exploité dans la recherche en éducation, est examiné dans cet article à l’aide d’un exemple tiré de la recherche. En cohérence avec le paradigme constructiviste de l’apprentissage, cet outil de réflexion guidée offre un espace dialogique où chacun des participants, chercheurs et acteurs confondus, contribue à l’explicitation et à l’avancée des connaissances par une analyse et une interprétation co-construites et de ce fait, ils sont plus susceptibles d’identifier quelles implications émergent pour une action future.
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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,036 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».