Intervention collective et développement des communautés
Bibliographic record
Abstract
L’intervention collective fait partie des professions atypiques, peu codifiées, mais ayant un socle commun contribuant à l’émergence d’un nouveau champ disciplinaire. De 2015 à 2020, douze récits biographiques relatant l’expérience de personnes chevronnées et engagées dans des pratiques d’intervention collective notoires au Québec ont été publiés. Afin de mieux saisir la profession dans sa complexité et sa spécificité, ces douze récits ont fait l’objet d’une analyse transversale qui constitue l’essentiel du présent ouvrage. Faire appel à l’expérience et à la réflexion critique de ces personnes permet d’aborder des dimensions peu explorées comme la posture éthique, la fonction d’accompagnement, les défis et conditions de la participation des citoyens, les rapports complexes avec les élus locaux et les rôles des intervenantes et intervenants dans les systèmes locaux d’action et les concertations en développement des communautés. Cet ouvrage s’adresse ainsi à ces intervenantes et intervenants, aux organismes qui les emploient, de même qu’à celles et ceux qui étudient en vue de pratiquer l’intervention collective.
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 | 0.009 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".