Participatory Action Research: A Gateway to the Professionalization of Emerging Scholars
Notice bibliographique
Résumé
Graduate students and novice researchers face various challenges in their study programs or workplaces, including a research-focused curriculum and high research expectations at the expense of other areas of responsibility that would allow for training and socializing in their environment. The involvement in participatory action research (PAR) is a lever for supporting the professionalization of apprentice and novice researchers by promoting their training through the development of skills adapted to individual circumstances and by fostering their socialization in the academic environment. The results of the analysis of 63 reflective logbooks, two focus groups, and 20 individual interviews show professionalization in both areas of training and socializing. More specifically, the four professional skills that were most developed are project management, collaboration, digital, media, and information literacy, and communication. In terms of socialization, the experience of performing research differently, the implementation of horizontal governance, the varied distribution of responsibilities among participants, the work in multidisciplinary teams, and the hands-on learning of the PAR process played a decisive role. A discussion follows on the potential of PAR for the professionalization of emerging scholars, focusing on the strengths and distinctive features of their experience.
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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 | 0,200 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,043 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».