Documenter l’activité tutorale en situation de travail : pour une approche du « travail en actes »
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution vise à documenter l’activité tutorale en situation de travail à partir d’une analyse du « travail en actes » d’éducatrices de la petite enfance chargées d’accompagner des stagiaires au sein de structures d’accueil collectif. La manière dont s’opérationnalise la médiation du tuteur dans ces situations structurées par un travail interactionnel permanent se déploie selon des modalités particulières, éminemment indexées aux événements qui émergent, démultipliant par exemple les formats d’échanges entre les participants de la situation et reconfigurant en permanence l’organisation de l’activité en cours. Sur la base d’une série d’enregistrements audiovisuels, nous avons adopté une approche en analyse du travail centrée sur l’activité et l’interaction qui s’appuie sur les principes de l’analyse conversationnelle d’orientation ethnométhodologique. Une description fine des pratiques tutorales permet ainsi d’accéder aux manières dont les éducatrices, endossant un rôle de tutrice, transmettent des savoirs et des compétences professionnelles dans le cours même du travail.
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 | 0.008 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".