Notice bibliographique
Résumé
Le groupe de codéveloppement est une méthode d’apprentissage réunissant de quatre à huit personnes qui prennent tour à tour le rôle de client ou de consultant pour apprendre ensemble et s’entraider. Liés par des expertises partagées ou complémentaires, ils sont guidés par un animateur qui tient un cadre favorisant un processus de consultation dans un espace de recherche conjointe, de bienveillance et d’entraide pour aborder les sujets apportés par chaque participant. Mis au point initialement par Adrien Payette et Claude Champagne ( Le groupe de codéveloppement professionnel , Presses de l’Université du Québec, 1997), le codéveloppement est une méthode d’intelligence collective qui aide les participants à être plus efficaces, conscients et autonomes dans leur activité de même qu’à être reliés entre eux. Il répond à une recherche d’amélioration individuelle et des organisations. Cet ouvrage intéressera les personnes qui souhaitent animer de tels groupes, perfectionner leur pratique ou s’y engager comme participants. Il reprend les fondamentaux, propose des approfondissements et des outils concrets. De nombreux témoignages et contributions illustrent les possibilités de la méthode et posent des regards croisés sur celle-ci.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».