Secrétaires d’écoles primaires et amélioration continue du travail de bureau : une analyse entre proximité et distanciation
Bibliographic record
Abstract
La place de la mobilisation des connaissances issues de la recherche (CIR) dans un processus de recherche-intervention réalisée auprès de secrétaires d’écoles primaires est au coeur de cet article. Les CIR ont été mobilisées afin d’appuyer la problématique et d’élaborer un questionnaire (n=30) pour faire émerger des éléments qualitatifs de leur travail. Par la suite, un entretien de groupe (n=6) a invité les participantes à discuter de la façon dont se passe leur travail au quotidien. À partir des réponses recueillies, une grille d’observation a été construite et deux séances d’observationin situont été réalisées. Grâce à cette méthode, des cycles itératifs de questions, de réflexion et d’action ont été effectués. Les résultats montrent l’importance de se soucier de la proximité et de la distance des CIR afin de proposer de nouvelles connaissances, mais aussi de recommander des innovations et des valeurs sures pour l’amélioration du travail des secrétaires.
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 | 0.026 | 0.055 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".