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Record W2490193573 · doi:10.7202/1036238ar

Le croisement des savoirs et des pratiques avec des personnes en situation de pauvreté. Une condition nécessaire pour une société du savoir inclusive

2016· article· fr· W2490193573 on OpenAlexaffvenueabout
Marianne de Laat, Sophie Boyer, Catherine Hudon, Émilie Goulet, Christine Loignon

Bibliographic record

VenueGlobe Revue internationale d’études québécoises · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La démarche de croisement des savoirs et des pratiques entre personnes en situation de pauvreté, universitaires et praticiens repose sur une conviction à la fois éthique et épistémologique : toute personne détient potentiellement les moyens de comprendre et d’interpréter sa propre situation. C’est l’analyse du vécu des personnes en situation de pauvreté et d’exclusion qui est le point de départ d’une construction de savoirs croisés. Il s’agit en fait d’une fécondation réciproque, chacun des partenaires de l’échange apportant à l’autre les éléments d’une production et d’une transformation de son propre savoir. Il ne s’agit donc pas de plaider pour un savoir unique et uniforme, sorte de synthèse des différents types de savoirs. Chacun existe comme acteur et auteur à part entière de sa propre pensée et de son action, comme détenteur d’un savoir reconnu par les autres acteurs. Par le croisement des savoirs et des pratiques, l’effort de construction par chacun de son propre savoir et la coconstruction d’un produit commun sont associés. Il s’agit de déconstruire pour reconstruire, de se laisser interpeller et d’accepter le déplacement de son point de vue. Au Québec, la recherche ÉQUIsanTÉ, une recherche participative menée au sein de deux unités de médecine de famille de l’Université de Sherbrooke, s’appuie sur la démarche du croisement des savoirs : les personnes en situation de pauvreté, les cliniciens et cliniciennes et les universitaires ont agi à titre de cochercheurs du début (formulation de la question de recherche) jusqu’à la fin de la recherche (écriture collective et diffusion des résultats).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.976
Threshold uncertainty score0.047

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0180.035
Scholarly communication0.0130.012
Open science0.0020.014
Research integrity0.0050.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.003

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.290 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations10
Published2016
Admission routes3
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