Réaliser une recherche socialement juste en éducation : apports et limites d’une approche épistémo-méthodologique féministe
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente l’approche épistémo-méthodologique féministe constituée pour élaborer et mener une recherche qualitative sur l’organisation et la reproduction des rapports de domination dans les distributions dissymétriques du travail enseignant au Québec (Larochelle-Audet, 2019). Il expose les principaux postulats épistémologiques, outils méthodologiques et courants théoriques mobilisés afin de répondre aux exigences d’une recherche socialement juste (Strega & Brown, 2015a). La recherche a été réalisée à l’aide de l’ethnographie institutionnelle (Smith, 2018), depuis le point de vue d’enseignantes de groupes racisés en début de carrière (14). Leurs récits, recueillis lors d’entretiens semi-dirigés, ont guidé l’exploration de processus et pratiques régulant leur sélection et leur évaluation en emploi, à partir d’entretiens menés avec des directions d’école et d’autres employées clés du réseau scolaire public et d’une analyse documentaire du cadre législatif. Comme cette méthode d’enquête sociologique tend à surexposer les activités des groupes dominants et leurs institutions, la pensée féministe noire a été mobilisée pour légitimer les expériences des enseignantes de groupes racisés en tant que savoirs. Les extraits de leurs récits présentés montrent comment se co-forment les systèmes d’oppression dans l’organisation du travail enseignant et différentes stratégies mises en œuvre pour y résister.
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 | 0.253 | 0.180 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.077 |
| Scholarly communication | 0.028 | 0.026 |
| Open science | 0.006 | 0.017 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".