Analyse de l’activité, participation et durabilité de l’action transformatrice : réflexions à partir du Projet Matriosca
Bibliographic record
Abstract
Bien que consensuelle, la participation est un concept ambigu. Une façon de rendre les interventions participatives plus justes et durables est de recourir à l’analyse de l’activité. Le projet « Matriosca » est l’un des exemples d’une intervention participative où le recours à l’analyse de l’activité de la part des consultants qui la conduisent est essentiel. Cette intervention, dont la finalité s’inscrit dans une promotion de la sécurité et de la santé au travail, a été développée dans une entreprise du secteur chimique et a eu un impact visible et reconnu par les participants. Malgré l’intention de poursuivre ce projet au sein de l’entreprise, mais sans recours aux consultants, et bien qu’un processus ait été défini dans ce sens, il n’est pas clair que cette seconde phase ait été une réussite. La discussion de ce cas soutient une réflexion relative à l’importance de l’analyse de l’activité et du recours à des professionnels qui la maîtrisent, ainsi qu’à d’autres conditions méthodologiques, contextuelles et stratégiques à considérer dans la conception de ce type d’intervention.
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 | 0.035 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".