Le recours aux approches réflexives dans les métiers relationnels : modélisation des conceptions de la réflexivité
Bibliographic record
Abstract
Le développement de l’industrie tertiaire a accru l’intérêt de la communauté scientifique envers la relation de service et les compétences professionnelles des métiers relationnels. Les institutions de formation ont également adapté leurs programmes afin de garantir l’acquisition des étudiants de ces nouvelles compétences. Pourtant, les connaissances sur le sujet demeurent encore imparfaites. Ceci est d’autant plus préoccupant que les professions ont l’obligation de rendre compte de leurs productions. Pour répondre à cette exigence, le recours aux approches réflexives est devenu courant. Malgré la multiplication de ces approches, peu de données sont disponibles sur la façon dont elles sont conçues et utilisées. Afin d’en dégager les perspectives actuelles, cet article expose les résultats d’une analyse de la documentation scientifique sur la réflexivité dans quatre métiers relationnels : le travail social, l’éducation, les sciences infirmières et la psychologie. Après avoir présenté ces conceptions, les enjeux qu’elles soulèvent seront discutés.
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 | 0.014 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".