Bibliographic record
Abstract
L’écriture réflexive comme outil de professionnalisation est un objet de recherche encore peu exploré. Pourtant, au vu de la pluralisation des écrits en milieux professionnels, considérés de plus en plus comme des moyens de penser et d’agir, l’analyse des particularités de cette écriture recèle des enjeux considérables. Quelles méthodes et quels outils conceptuels utiliser pour produire des connaissances sur l’écriture professionnelle ? Rares sont les chercheurs et chercheures qui analysent leurs propres orientations méthodologiques et théoriques et mettent en évidence leurs démarches de recherche. C’est pourtant le défi qui est relevé dans cet ouvrage. Fruit d’un travail collectif, les contributions, articulées à une synthèse théorique, visent à approfondir la notion de réflexivité. Elles présentent des applications de démarches de recherche dans le champ de la formation qui se sont déroulées en Belgique, au Québec, en France et en Suisse. La diversité et la rigueur des approches qui sont exposées, à la fois sur les plans théorique et méthodologique, conduisent à une métaanalyse des conditions de production par la recherche de savoirs nouveaux sur un objet. Ces nouvelles perspectives et ces réflexions élargies susciteront l’intérêt des chercheurs et chercheures ainsi que des étudiants et étudiantes en sciences humaines et sociales, qui y trouveront matière à alimenter leurs pratiques et leurs recherches.
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 | 0.042 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.061 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.028 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
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".