La saisie des représentations pour comprendre la construction des identités
Bibliographic record
Abstract
Le présent article traite des constructions identitaires et du rôle des représentations dans ces élaborations. L'auteur présente les grands courants théoriques qui concernent l'identité et les représentations; il pose aussi les problèmes méthodologiques liés à leur saisie. Son étude démontre l'intérêt d'une approche plurielle, qui tente de saisir au plus près les représentations de leur futur métier d'élèves ingénieurs, dans une perspective diachronique par une approche comparative en début et fin de formation. Les résultats de recherche soutiennent qu'un même acteur est porteur d'identités diverses construites par l'identification à des groupes d'appartenance et mobilisées en fonction de la situation d'interaction ou de la représentation qu'il s'en fait et selon un processus d'identification par autrui.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".