Analyse de sessions de Laboratoire du changement dans une école secondaire québécoise en contexte de légalisation du cannabis
Notice bibliographique
Résumé
Ces travaux s'articulent autour de l'apprentissage expansif et de la méthodologie du Laboratoire du changement comme approche pour soutenir la collaboration entre des acteurs clés dans la réflexion autour d'une question socialement vive en santé : la légalisation du cannabis. En 2018, le gouvernement canadien adopte la Loi sur le cannabis qui le rend légal à la consommation récréative pour les plus de 21 ans au Québec. Ce contexte nouveau et complexe représente un lot de défis pour les écoles. Elles sont confrontées à une absence de recommandation quant aux outils pour aborder la question avec les élèves et les approches traditionnelles en sensibilisation ne présentent pas les résultats escomptés. L'arrivée de la légalisation offre donc une occasion unique d'étudier la mise en place de partenariats qui favoriseront l'éducation à la santé des adolescents en matière de consommation de cannabis. Au cours d'une intervention s'échelonnant sur une durée de quatre mois, trois rencontres regroupant sept membres d'une équipe-école secondaire ont été tenues. Ainsi, les participants se sont réunis pour échanger sur les problèmes en lien avec l'implantation de la nouvelle loi et proposer des solutions potentielles. La 3 e génération de la théorie de l'activité a été utilisée comme cadre théorique pour documenter les contraintes qu'ils ont rencontrées dans leurs tentatives de co-modélisation d'une approche nouvelle. La double stimulation qui sous-tend le Laboratoire du changement a mené au développement et à la mise en œuvre de deux outils concrets qui ont permis aux participants de reformuler le problème initial et de résoudre certaines situations conflictuelles : le manque de collaboration avec les élèves et les parents. Les résultats indiquent aussi que les difficultés dans la redéfinition de la division du travail lors de l'introduction d'une nouvelle pratique ont représenté un frein à l'agentivité des participants et au développement de l'activité souhaitée.
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 | 0,009 | 0,021 |
| 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 | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».