Le jeu des positions de savoiren recherche collaborative :une analyse des points de vue négociésd’un groupe d’enseignantes du primaire
Bibliographic record
Abstract
Cet article offre un éclairage, inspiré d’une perspective interactionniste, sur la \nnégociation de sens par laquelle les partenaires d’une approche collaborative ajustent \nleurs positions quant au savoir à construire, sur la base de la proposition de \ncomplémentarité que leur propose une chercheuse. Cet éclairage s’appuie sur une \nanalyse de discours issue d’entretiens menés avec un groupe de cinq enseignantes du \nprimaire dans le cadre d’une recherche doctorale portant sur les pratiques d’évaluation \nformative des apprentissages. L’analyse conduit à esquisser un portrait des positions de \nsavoir des participantes, de leur façon d’en négocier une viabilité dans le cadre de \nl’offre de complémentarité souhaitée; à titre d’illustration, quelques moments-types où \nse négocient les positions de savoir en cours de démarche sont présentés. Il ressort de \ncette analyse que la démarche de coconstruction de savoir fait l’objet d’une négociation \ncontinue dans l’interaction entre partenaires de la recherche.
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 | 0.028 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.024 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.029 | 0.017 |
| Open science | 0.003 | 0.020 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".