Vers un cadre d’analyse interactionniste des pratiques professionnelles
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution vise à rendre compte d’une avancée méthodologique réalisée dans le cadre d’une recherche doctorale qui a documenté les « manières de faire » l’évaluation formative des apprentissages de cinq enseignantes du primaire. La prise en compte de l’interaction entre les participantes lors des entretiens de groupe, effectuée à partir d’une thématisation du contenu discursif ainsi que d’une analyse de conversations, a en effet permis de dégager un cadre d’analyse susceptible d’éclairer différentes pratiques professionnelles. Ainsi ont été dégagés des conventions d’une culture professionnelle à partir des « manières de faire partagées », des routines et théories-en-usage singulières à partir des « manières de faire admises » et des accords pragmatiques qui montrent comment des praticiennes s’ « arrangent » au quotidien avec certaines contraintes institutionnelles ou pressions sociales à partir des « manières de faire contestées ». Cette avancée méthodologique est donc tributaire de la posture interactionniste assumée dans le cadre de cette 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 | 0.034 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".