De « donner la parole » aux praticiens à « tenir parole » comme chercheures : enjeux et défis de l’utilisation de récits de pratique
Bibliographic record
Abstract
Partant de l’éclairage de deux projets de recherche mobilisant des récits de pratique d’enseignants et des résultats d’un questionnaire post-récit, nous présentons, dans cette réflexion méthodologique, la démarche que nous avons empruntée dans le but de tenir parole envers les participants. Sont ainsi abordées trois conditions nécessaires pour donner la parole aux praticiens, lesquelles ont émergé de l’analyse : annoncer ses couleurs dès le recrutement, créer un espace transparent de présentation des retombées de la recherche et s’assurer de la fidélité du matériau. Ces résultats nous amènent ensuite à discuter les enjeux et les défis liés à une volonté de tenir parole envers les participants tout au long d’un processus de recherche mobilisant des récits de pratique, sans les instrumentaliser : solliciter une parole, sans la contraindre; rendre raison à une parole, sans l’invalider; et porter une parole, sans se l’approprier.
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 | 0.084 | 0.165 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".