<i>Composer avec les enjeux éthiques et méthodologiques d’une recherche-action : le cas du mentorat actif </i> <i>en soutien à l’inclusion sociale des personnes aînées ayant une déficience intellectuelle</i>
Bibliographic record
Abstract
La recherche-action a pour finalité de résoudre un problème tangible en jumelant une démarche scientifique à la mise en place d’une action concrète, et ce, avec les personnes directement concernées. Ce type de recherche favorise des apprentissages riches et variés, tant sur le plan pratique que sur le plan scientifique. Toutefois, à travers ses différentes étapes, plusieurs enjeux éthiques et méthodologiques peuvent survenir. Cet article porte sur les enjeux rencontrés à travers une recherche-action ayant mené à la mise en place d’une nouvelle pratique visant à soutenir la participation d’adultes vieillissants ayant une déficience intellectuelle à des activités de loisirs et de bénévolat dans la communauté. Il porte aussi sur les enseignements tirés de cette expérience et propose des recommandations pour les équipes engagées dans une recherche-action.
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 | 0.106 | 0.102 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.015 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".