Le laboratoire vivant comme outil de mobilisation des connaissances : favoriser la participation citoyenne de jeunes marginalisés
Bibliographic record
Abstract
C’est au sein du Laboratoire vivant jeunesse, lui-même au sein de l’agglomération de Longueuil, qu’un projet favorisant la participation citoyenne des jeunes, appuyé sur la mobilisation des connaissances, a été réalisé. Cet essai, effectué dans le cadre de la maîtrise Pratiques de recherche et action publique (PRAP) de l’Institut national de la recherche scientifique (INRS), vise à documenter cette expérience et à faire état des acquis. \nCes apprentissages sont de l’ordre de deux niveaux. Premièrement, par le biais du projet réalisé auprès des jeunes, il a été possible de décrire des facteurs favorisant leur participation citoyenne. C’est dans un contexte spécifique qu’il a été réalisé, à savoir auprès de jeunes en situation de raccrochage scolaire, dans un centre d’éducation pour adultes, et à qui le projet était proposé par une organisation paragouvernementale. \nLe deuxième champ d’apprentissage concerne la mobilisation des connaissances et le rôle d’agent d’interface qui ont été centraux au sein du Laboratoire vivant. Cette approche, originaire d’Europe, met en relation les savoirs tacites issus de la pratique, les savoirs formels issus de la recherche et, finalement, les savoirs citoyens, notamment ceux ayant trait aux problématiques sociales ciblées par le Laboratoire.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".