Mener une recherche-développement qui adopte une approche participative : précautions pour favoriser la dynamique collaborative
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à soutenir les personnes chercheuses-développeuses au regard des tensions vécues dans le caractère participatif de la méthodologie de recherche-développement (RD). À partir d’une recension d’écrits initiale comprenant 121 références sur des approches qualitatives interprétatives ou participatives (B-Lamoureux, Bergeron et Rousseau, 2023), 28 écrits en lien avec le caractère participatif ont été dégagé et analysés par questionnement analytique (Paillé et Mucchielli, 2021). L’analyse a identifié quatre zones sensibles susceptibles de générer des tensions en RD, pour lesquelles dix précautions et des moyens concrets sont proposées. Par exemple, les tensions théorie-pratique et la considération équitable des avis entre les parties prenantes et les connaissances issues des recherches peuvent être atténuées par l’engagement dans un processus entrecroisé alliant tous ces points de vue. Dans le contexte du processus itératif et interrelié des activités de la RD, ces résultats apparaissent pertinents pour composer avec les tensions de la dynamique collaborative.
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 | 0.103 | 0.135 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.018 |
| Open science | 0.004 | 0.018 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".