« Capter » l’expérience de travail pour en faire un levier de formation professionnelle : une étude de cas à partir d’un dispositif de formation continue de chefs d’établissement
Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge les conditions d’accès à l’expérience vécue par les chefs d’établissement lors de leur pratique professionnelle, hors du récit avantageux, dans un métier où la présentation de soi est une compétence professionnelle (Barbier, 2011). Plus précisément, il rend compte des retombées d’un dispositif de formation continue permettant de rapatrier, en situation de formation, certaines expériences vécues par les chefs d’établissement, à partir d’usages singuliers de l’entretien d’autoconfrontation et de l’outil vidéo. D’un point de vue théorique, cet article s’ancre dans un programme de recherche mené en anthropologie culturaliste dont l’objet central est l’étude de la construction du sujet professionnel en formation et/ou au travail (Chaliès, 2012). Outre la connaissance des activités réellement menées par les chefs d’établissement en situation de travail (Bos et Chaliès, 2019), les résultats produits interrogent les circonstances qui favorisent le développement professionnel à partir de la captation vidéo d’expériences vécues.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".