Formation en éthique et délibération dans le champ du travail social
Bibliographic record
Abstract
La formation en éthique dans le champ du social et de la santé est largement orientée vers un développement de la compétence à délibérer, en vue d’approfondir la compréhension des enjeux soulevés par une situation donnée et d’aboutir au meilleur positionnement possible, à son issue. Ainsi, cette compétence délibérative est souvent envisagée comme une activité qui vise à résoudre un problème de manière rationnelle, en se référant à de grands principes. Cet article viendra questionner ce type de conception, afin de proposer des bases théoriques et méthodologiques alternatives : il s’agira de situer les fondements d’une démarche délibérative cherchant à prendre en compte les enjeux sociopolitiques liés au contexte relationnel, social et historique particulier dans lequel s’inscrivent les situations du quotidien de la pratique. Le travail social, en tant que champ de pratiques situées au cœur des dynamiques sociales productrices d’inégalités, de discriminations et de violences, a en effet besoin d’outils permettant de prendre en compte ces enjeux sociopolitiques dans le cadre d’une réflexion d’ordre éthique.
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 | 0.022 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.048 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".