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Record W2996308543 · doi:10.7202/1069167ar

Penser l’engagement : une démarche réflexive menée avec de jeunes élèves

2020· article· fr· W2996308543 on OpenAlexvenueaboutno aff
Diane Farmer, Kevin Naimi

Bibliographic record

VenueRevue Jeunes et Société · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans ce texte, nous proposons une réflexion sur l’engagement et le désengagement en tenant compte des pratiques sociales et du potentiel, largement latent, que recèlent les situations d’action. Par cela, nous entendons les diverses possibilités inscrites dans les pratiques que le travail réflexif permet de ramener à la conscience. Nous avançons que le travail réflexif est une condition préalable à l’engagement au sens où il permet de restituer aux yeux des acteurs le lien occulté entre l’individu et son milieu. Inversement, le désengagement peut être compris comme la conséquence d’une rupture qui émerge entre la connaissance dont dispose l’individu et les moyens d’appliquer cette connaissance dans la société. Nous avons choisi d’examiner la situation de recherche en tant que moyen mis à notre disposition pour explorer le lien qui peut exister entre réflexivité et engagement. Nous mettons à profit des témoignages de jeunes d’une école secondaire en Ontario afin de réfléchir à la situation de recherche et explorer comment celle-ci peut devenir, en soi, une opportunité d’engagement pour les jeunes. Des dessins et extraits d’entretiens sont ainsi présentés afin de mettre en valeur le potentiel que revêt la situation ainsi que la capacité d’action, des jeunes participants, dans une réflexion sur l’engagement. De telles occasions peuvent donner un tout autre sens à la situation de recherche, au-delà et en dehors de la perspective que lui donne le chercheur.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.693
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.319
GPT teacher head0.478
Teacher spread0.160 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2020
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