Catégorisations discursives représentées dans les bilans de formation en travail social
Bibliographic record
Abstract
Catégorisations discursives représentées dans les bilans de formation en travail socialFormation et profession 30(1) 2022 • 1 ésumé Cet article, qui porte sur les écrits professionnels produits en formation, présente les données empiriques, et fournit les premières analyses d'une recherche menée en 2018 sur la pratique évaluative des bilans de fin de formation des Éducateurs Spécialisés (ÉS) à Montpellier (France).Les bilans en question, rédigés par les formateurs accompagnant les étudiants dans leur parcours, intègrent un dispositif de professionnalisation appliqué à l'IRTS (Institut Régional du Travail Social).Les auteurs décrivent le contexte sociohistorique dans lequel s'inscrit cette recherche, pour analyser un panel d' écrits et ce qu'ils impliquent en matière de catégorisations discursives, en partie préétablies, d'intégration dans le métier.
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 | 0.013 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".