De « donner la parole » aux praticiens à « tenir parole » comme chercheures : enjeux et défis de l’utilisation de récits de pratique
Notice bibliographique
Résumé
Partant de l’éclairage de deux projets de recherche mobilisant des récits de pratique d’enseignants et des résultats d’un questionnaire post-récit, nous présentons, dans cette réflexion méthodologique, la démarche que nous avons empruntée dans le but de tenir parole envers les participants. Sont ainsi abordées trois conditions nécessaires pour donner la parole aux praticiens, lesquelles ont émergé de l’analyse : annoncer ses couleurs dès le recrutement, créer un espace transparent de présentation des retombées de la recherche et s’assurer de la fidélité du matériau. Ces résultats nous amènent ensuite à discuter les enjeux et les défis liés à une volonté de tenir parole envers les participants tout au long d’un processus de recherche mobilisant des récits de pratique, sans les instrumentaliser : solliciter une parole, sans la contraindre; rendre raison à une parole, sans l’invalider; et porter une parole, sans se l’approprier.
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 | 0,084 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».