Vous avez dit participation ? Apports de l’approche centrée sur le dpa-pc sur cette question
Bibliographic record
Abstract
On assiste depuis plusieurs années à une montée en puissance du terme de « participation » dans le champ de l’action sociale et médico-sociale, du moins dans les discours. Pour autant cette participation peine à se traduire dans les actes. Notre objectif est d’essayer de comprendre pourquoi il y a ce décalage et de voir en quoi l’appel à la participation vient bousculer les actuelles pratiques sociales et interroger les rapports travailleurs sociaux-personnes accompagnées. Nous explorons dans un premier temps cette notion de participation, pour voir ensuite comment elle peut se traduire au niveau méthodologique en prenant appui sur l’approche centrée sur le développement du pouvoir d’agir des personnes et des collectifs. Puis nous examinons les ressemblances et les différences entre approche centrée sur le développement du pouvoir d’agir et les concepts et méthodes de l’ empowerment , tels que le Community organizing . Nous concluons notre propos par l’intérêt que peut avoir l’approche centrée sur le développement du pouvoir d’agir quant à la question de l’augmentation du pouvoir des personnes accompagnées.
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 | 0.024 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.005 |
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".