Les recherches groupales dans l’action : la systématisation d’expériences et le schéma SWOT en Amérique latine
Bibliographic record
Abstract
La recherche qualitative possède les outils intellectuels et les pratiques de recherche pour contribuer à la définition des groupes et de leurs rapports sociaux et d’insertion dans des contextes spécifiques. Dans ce travail, nous avons choisi de situer le rapport entre la recherche qualitative et l’action collective — qu’elle soit de recherche ou d’intervention — dans le travail avec des groupes. Nous voudrions présenter une vision d’ensemble des méthodes d’évaluation groupale qui sont fréquemment utilisées en Amérique latine (la systématisation d’expériences et le schéma SWOT) pour montrer leur contribution à mettre davantage en évidence les dynamiques et les réseaux des groupes. Après avoir situé le problème vécu par les groupes de l’évaluation communautaire de leur travail auprès de leurs membres et de leurs interlocuteurs externes, nous décrivons et analysons la documentation et tirons des conclusions qui peuvent mieux montrer cette contribution de la recherche qualitative au travail auprès des groupes.
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 | 0.019 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".