Utilisation de la méthode des incidents critiques dans une perspective d’explicitation, d’analyse critique et de transformation des pratiques professionnelles
Bibliographic record
Abstract
L’article présente une méthode groupale d’analyse d’incidents critiques visant la légitimation, l’analyse critique et la transformation des pratiques professionnelles. La méthode est utilisée en recherche collaborative auprès d’intervenantes et d’intervenants en emploi ainsi que dans la supervision de stagiaires en sciences de l’orientation. Pour donner ses fruits, la réflexion à laquelle l’exercice d’analyse donne lieu doit être ancrée dans la pratique et l’expérience, être confrontée au regard des collègues et être mise en lien avec des modèles et notions théoriques. Cette distanciation aide le sujet à reconstruire le sens de son expérience, à consolider ou nuancer certaines représentations qu’il a de lui-même et du réel, à mieux comprendre ce qui conditionne son action et à sortir de ses routines en élargissant le registre des stratégies pouvant être considérées dans son intervention. Le groupe d’analyse doit devenir un espace sécuritaire d’expression, de dialogue et de délibération, mais aussi permettre la confrontation des interprétations essentielle à la transformation et au raffermissement des positionnements individuels et collectifs. Les défis de l’exercice sont de guider les membres vers une position de parole engagée afin d’éviter les glissements vers la rationalisation et l’autojustification, mais d’aller au-delà de l’expérience vécue du sujet.
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 | 0.084 | 0.162 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.015 |
| Open science | 0.004 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".