Imprévu, sérendipité et prophétie auto-réalisatrice en recherche action : étude de trois cas associés à l’éducation au Québec
Bibliographic record
Abstract
Notre article veut répondre à deux questions : Comment se décline l’imprévu dans le cas de trois chantiers québécois de recherche-action en éducation que nous avons réalisés entre 2008 et 2016 ? Que peut-on en déduire, afin de contribuer à une « épistémologie de la prudence » ? \nDans la première partie de l’article, nous proposons quelques précisions conceptuelles en lien avec les trois vecteurs théoriques retenus : l’imprévu, la sérendipité et la prophétie auto-réalisatrice. Nous dressons ensuite le parcours historico-épistémologique de la recherche-action avant de préciser notre démarche de recherche-action habituelle. Nous contextualisons cette pratique en présentant le territoire de l’Est du Québec et l’organisation scolaire québécoise. \nDans la deuxième partie de l’article, nous proposons l’étude des trois cas afin de repérer les imprévus qui y émergent : (1) le diagnostic institutionnel d’une école et la mise en oeuvre d’un pacte social pour l’éducation sur son territoire ; (2) l’évaluation d’un cadre de gestion intégrée de la mission éducative de l’école ; (3) l’accompagnement de petites écoles en milieux dévitalisés afin qu’elles offrent des services éducatifs de qualité. Nous concluons en précisant que le propre de la recherche-action, contrairement à la recherche classique où la démarche est finement planifiée, est de laisser place à l’imprévu et d’adopter une posture qui permet de repérer des phénomènes en périphérie de l’objet à l’étude, mais explicites du pourquoi et du comment du monde social. -- Mots-clés : imprévu ; sérendipité ; prophétie auto-réalisatrice ; enquête ; recherche-action ; Québec ; éducation.
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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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.025 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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.
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".