Supervision pédagogique dans l’approche de conscientisation, une expérience de formation en techniques de travail social
Bibliographic record
Abstract
Cet article constitue un essai de présentation et vient rendre compte d'une expérience de conscientisation d'élèves stagiaires en Techniques de travail social aux oppressions vécues par la clientèle des services sociaux. Cette expérience, menée dans une relation dialogique plutôt que dans une séance d'information, n'a pas la prétention de développer chez les stagiaires un haut niveau de conscience critique. Cependant, elle fait faire les premiers pas vers un éveil de la conscience à la collectivisation des problématiques sociales. L'expérience est étudiée sous trois volets. Dans un premier temps, l'auteure fait ressortir les principaux éléments propres à la préparation d'une démarche qui se veut conscientisante. L'usage des outils tient compte de la personne, du concret, de la simplicité et du visuel. L'auteure présente ensuite le contenu de la démarche en suivant l'ordre chronologique du déroulement. Enfin, chacune des étapes est reprise dans une évaluation sommaire des résultats obtenus. En raison de l'aspect pratique privilégié dans cet article l'auteure n'a pas cherché à décrire le cadre théorique, mais elle a eu recours à plusieurs éléments de la théorie.
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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".