Recherche-action en contexte de projet plein air interdisciplinaire au primaire : nature des savoirs développés par les praticiens et réflexions méthodologiques
Bibliographic record
Abstract
Alors que la recherche participative est considérée comme un vecteur de développement professionnel chez les enseignants (Couture, Bednarz et Barry, 2007; Guillemette et Savoie-Zajc, 2012), cet article a pour but d’illustrer la nature des savoirs mobilisés par les praticiens-chercheurs qui se sont engagés dans une recherche-action. Dans un contexte de projet plein air interdisciplinaire, les enseignants et la directrice d’une petite école en région éloignée au Saguenay ont cherché à augmenter le niveau de motivation en lecture des garçons. Par l’intermédiaire de la recherche-action, elles ont dégagé des pistes d’intervention qu’elles ont pu intégrer à leur enseignement, contribuant ainsi à mobiliser des savoirs d’une nature multidimensionnelle, d’origines différentes et qui touchent autant la théorie que la pratique. Les résultats seront discutés, puis suivis d’une réflexion en lien avec le choix méthodologique de la recherche-action et d’un survol de ses retombées.
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 | 0.033 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".