L’agentivité collective déployée lors de l’implication d’étudiantes au comité de programme du doctorat réseau en éducation
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de la révision du programme du doctorat réseau en éducation, les besoins et les moyens de soutien aux étudiants doctorants ont été identifiés comme centraux dans la poursuite du cheminement scolaire. Appuyées des recommandations du rapport d’autoévaluation et de documents externes, des personnes professeures et trois étudiantes ont proposé une enquête à l’ensemble des corps étudiant et professoral. L’article vise à décrire le processus méthodologique utilisé ainsi que la portée de la démarche dans la formation doctorale des étudiantes y ayant contribué en prenant appui sur le concept d’agentivité collective (Bandura, 2001 ; Brennan, 2012). Une carte conceptuelle des manifestations d’agentivité collective dans le cadre d’une implication étudiante est proposée ainsi que les questionnaires utilisés pour la démarche de consultation qui pourront soutenir la réflexion d’équipes de personnes professeures et d’étudiantes dans le soutien à offrir à ces derniers.ères. La persistance aux études pourrait s’en trouver bonifiée.
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 | 0.040 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".