Recherche partenariale et co-construction de savoirs entre chercheurs et acteurs : l’épreuve de la traduction
Bibliographic record
Abstract
La recherche partenariale reste en France un mode de recherche peu connu et pratiqué à la marge, malgré des incitations politiques et institutionnelles européennes et nationales. La recherche partenariale est bien souvent le résultat d’un système d’interactions et d’apprentissages construit à un niveau microsocial entre les chercheurs et les partenaires des autres milieux professionnels. Cet article a pour ambition de soumettre la recherche partenariale à une analyse menée par l’observation de pratiques de conventions de recherche et de dispositifs de recherche dédiés (PICRI avec la société civile, CIFRE en entreprise) développés en France. Des questions d’ordre théorique orientent nos réflexions pour cette analyse : avec quels concepts et quelle démarche théorique l’analyser ? La question centrale à laquelle nous répondons est de comprendre les processus et les épreuves permettant une « co-construction » de savoirs entre les acteurs partenaires des recherches. L’article pose au final les bases d’éléments de définition de la recherche partenariale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.074 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.052 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.017 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".