Ethnographier les émotions occurrentes, un enjeu pour l’apprentissage professionnel
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse l’activité de soin mortuaire à partir de son apprentissage et autour d’émotions telles qu’elles peuvent se déployer en situation tutorale au travail. Bien que le climat qui règne dans une chambre mortuaire puisse être légitimement qualifié d’émotionnel, ce n’est cependant pas lui que nous avons choisi d’étudier, mais ce qui s’en détache par moments, par phases, les émotions susceptibles de déclencher de l’apprentissage selon les appuis théoriques retenus. L’objectif est de pouvoir ethnographier les émotions occurrentes afin de pouvoir rendre compte des apprentissages. Une réflexion méthodologique s’ordonne autour de la difficulté à pouvoir saisir ces émotions au moment même de leur surgissement. Nous proposons un dispositif méthodologique combinant différentes méthodes : l’observation, l’enregistrement audiovidéo et l’entretien d’autoconfrontation. Nous avons également repéré l’influence des émotions des enquêtés sur la conduite de recherche. Des pistes de réflexion et d’action sont avancées.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".