Réaliser une recherche socialement juste en éducation : apports et limites d’une approche épistémo-méthodologique féministe
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente l’approche épistémo-méthodologique féministe constituée pour élaborer et mener une recherche qualitative sur l’organisation et la reproduction des rapports de domination dans les distributions dissymétriques du travail enseignant au Québec (Larochelle-Audet, 2019). Il expose les principaux postulats épistémologiques, outils méthodologiques et courants théoriques mobilisés afin de répondre aux exigences d’une recherche socialement juste (Strega & Brown, 2015a). La recherche a été réalisée à l’aide de l’ethnographie institutionnelle (Smith, 2018), depuis le point de vue d’enseignantes de groupes racisés en début de carrière (14). Leurs récits, recueillis lors d’entretiens semi-dirigés, ont guidé l’exploration de processus et pratiques régulant leur sélection et leur évaluation en emploi, à partir d’entretiens menés avec des directions d’école et d’autres employées clés du réseau scolaire public et d’une analyse documentaire du cadre législatif. Comme cette méthode d’enquête sociologique tend à surexposer les activités des groupes dominants et leurs institutions, la pensée féministe noire a été mobilisée pour légitimer les expériences des enseignantes de groupes racisés en tant que savoirs. Les extraits de leurs récits présentés montrent comment se co-forment les systèmes d’oppression dans l’organisation du travail enseignant et différentes stratégies mises en œuvre pour y résister.
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 | 0,253 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,077 |
| Communication savante | 0,028 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».