Le retour d’expérience comme dispositif de formation à l’éthique
Bibliographic record
Abstract
En tant que dispositif de formation à l’éthique en milieu de travail, la rétroaction peut être mobilisée dans une perspective normative et dans des approches de l’éthique du sujet, visant l’amélioration et la conformité des comportements et des pratiques aux normes, aux valeurs, aux principes ou à d’autres idéaux organisationnels ou professionnels. Le retour d’expérience (rétroaction éthique), mobilisé dans une perspective réflexive et pragmatiste nous semble toutefois plus prometteur et productif en termes d’apprentissage et de capacitation des acteurs. Plutôt que d’être instrumentalisé pour garantir l’intégrité et la conformité des employés, il vise un triple apprentissage, individuel, collectif et organisationnel, participant ainsi d’un environnement capacitant (Arnoud & Falzon, 2013). C’est ce que nous entendons discuter dans cet article, en comparant le débriefing technique et le retour d’expérience, deux modèles de rétroaction développés et expérimentés au sein d’un important service de police québécois.
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 | 0.010 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".