Expérimentation de la communauté de pratique en tant que stratégie de mobilisation de connaissances scientifiques dans le champ social
Notice bibliographique
Résumé
La mobilisation des connaissances scientifiques par la connexion réciproque et continue entre producteurs et utilisateurs de connaissances est un champ en expansion. La communauté de pratique (CdeP) y figure comme une stratégie avancée de mobilisation et de mise en action des connaissances. La CdeP peut être intentionnelle, c.-à-d. pilotée par un organisme ayant des attentes signifiées envers le milieu de pratique. Deux CdeP intentionnelles initiées par des chercheurs ont été expérimentées sur un an pour soutenir la mobilisation de connaissances scientifiques et d’instruments d’application dans le domaine de l’action intersectorielle. Les membres provenaient d’instances intersectorielles du Québec, pour l’une, et du Canada anglais, pour l’autre. La capacité des CdeP à atteindre les résultats anticipés a été évaluée à partir des données d’opération. Les variables documentées ont été le profil et l’intérêt des membres; les activités réalisées; l’appropriation et l’utilisation des connaissances et instruments; les besoins des participants à cet effet. Une description chronologique par CdeP a été suivie d’une analyse comparative des CdeP. Les résultats ont été : 1) l’appropriation et l’utilisation des connaissances et instruments et le partage d’expériences et de nouvelles pratiques entre les participants; 2) l’amorce de l’expérimentation au sein de leurs instances de provenance. Une pleine application au sein des instances n’a pu être réalisée en raison de la durée et des ressources limitées, mais aussi en raison de la difficulté des CdeP, communément dédiées au partage entre leurs membres, à se repositionner en tant que mécanisme de mobilisation des connaissances orienté vers les réseaux d’utilisateurs à soutenir.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».