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Enregistrement W4212892125 · doi:10.1522/radm.no5.1409

Mission d’aider et pandémie : l’autoformation comme stratégie d’adaptation des délégués sociaux de la FTQ

2022· article· fr· W4212892125 sur OpenAlexaffvenueabout
Mélanie Dufour‐Poirier, Francine D’Ortun

Notice bibliographique

RevueAd machina l avenir de l humain au travail · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’annonce du Grand confinement de mars 2020 est un mémento exceptionnel, un fait historique rare, une expérience vécue par tous les délégués sociaux et les déléguées sociales (DS) de la Fédération des travailleurs et des travailleuses du Québec (FTQ). Cet article dresse le portrait des défis posés par la pandémie de COVID-19 aux DS et fait état de leur remarquable capacité d’adaptation, par la voie de l’autoformation notamment. Sur le plan théorique, les fondements de nos analyses tirent leurs assises du mode d’apprentissage qu’est l’autoformation (d’Ortun, 2012), du modèle conceptuel de Karolewicz (2010) sur la transformation de la pratique professionnelle découlant de l’expérience et du processus et des phases de la transformation de Mezirow (2001). Côté méthodologie, les résultats de nos plus récentes analyses s’inscrivent dans un programme longitudinal de recherche se poursuivant depuis 2014. Les données empiriques soutenant cet article ont été recueillies à l’été 2020 dans la foulée du Grand confinement. Elles proviennent de 2 groupes de discussions ayant rassemblé plus de 25 DS chacun et de 13 entretiens semi-dirigés menés auprès de DS aux parcours et profils diversifiés. Ces entretiens (individuels et de groupe), d’une durée de 60 à 90 minutes, ont été menés par Zoom (en raison de l'injonction de distanciation physique), enregistrés et retranscrits dans leur intégralité. Dans le contexte de la mise sur pause de l’offre de formations syndicales, les résultats mettent en lumière les motifs, les objets et les stratégies d’autoformation des DS. La variété des autoformations recensées souligne la résilience, la débrouillardise, l’autonomie, ainsi que les capacités d’adaptation remarquables des DS pour rejoindre et aider les travailleurs, nonobstant les défis et les enjeux posés par la pandémie. Le document se conclut par les perspectives d’apprentissage entre pairs aidants, mais aussi, plus fondamentalement encore, par l’importance de collectiver les solutions en amont de la souffrance au travail en vue d’apaiser les milieux de travail.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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