Entretiens en autoconfrontation croisée : une méthode en clinique de l’activité
Bibliographic record
Abstract
Nous présentons une méthodologie de co-analyse du travail que nous appelons « autoconfrontation croisée ». Elle est fondée sur la distinction entre activité réalisée et réel de l’activité et vise à identifier les développements possibles ou empêchés de l’activité pour éventuellement en transformer le cours. Une première phase de co-conception du milieu de travail précède les enregistrements vidéo des tâches accomplies par les opérateurs, puis de ce qu’ils en disent, et enfin de ce qu’ils font de ce qu’ils ont dit. À partir des variantes du genre professionnel, chaque opérateur analyse le style de ses actions. Confrontés par binôme à leur activité, ils s’engagent alors dans des controverses professionnelles portant sur les genres à partir des styles de leurs actions. L’autoconfrontation croisée, indissociable d’une clinique de l’activité, vise aussi à renouveler l’analyse du travail. Elle nous permet d’approcher la santé comme pouvoir d’action du sujet sur son milieu et sur lui-même.
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 | 0.025 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".