Quand la collaboration de recherche sert la légitimation d’un savoir d’expérience
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous abordons la collaboration de recherche avec les enseignants en tant qu’elle peut constituer une entreprise de légitimation de leur savoir d’expérience. À titre d’illustration, nous refaisons le parcours d’un programme de recherche visant la constitution d’une banque de récits exemplaires de pratique enseignante destinés à être utilisés en formation, selon l’esprit de la méthode des cas. Dans l’évocation de ce parcours, nous analysons les enjeux de cette entreprise de légitimation à chacune des phases du programme de recherche, soit aux phases de reconstruction (phase 1), d’analyse (phase 2) et d’exploitation, en formation (phase 3), des récits exemplaires de pratique. Nous réservons un espace de réflexion privilégié à la troisième phase de légitimation en tant qu’elle constitue notre préoccupation actuelle de recherche. Nous y adressons la question de l’appropriation du savoir d’expérience par l’apprenti et du rôle médiateur que peut y jouer le récit exemplaire de pratique.
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 | 0.055 | 0.080 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.025 |
| Open science | 0.003 | 0.023 |
| Research integrity | 0.007 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".