La face et la figuration: une analyse interactionnelle tirée de l’instruction de base des Forces canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Le sujet de ce mémoire émane d’une volonté d’intégrer la recherche à ma réalité organisationnelle, celle des Forces canadiennes (FC). De cette aspiration est née l’idée d’étudier comment se dévoilent la face et la figuration lors de l’instruction de base. Partant d’une approche interactionniste, l’attention a été portée sur la face et la figuration d’un stagiaire au cours de trois interactions avec ses supérieurs. C’est plus précisément, la filature et l’analyse de conversation qui ont été mobilisées pour examiner cette problématique. La pertinence de la démarche est qu'elle met de l'avant une perspective de recherche peu présente dans la littérature, mais surtout, qu’elle s’insère dans un contexte organisationnel méconnu. L'entreprise vise d’une part, à nourrir la théorie en raffinant des concepts existants : la face et la figuration. D’autre part, elle cherche à éclairer la pratique en mettant en évidence des actes communicationnels difficilement observables dans le cadre habituel des activités militaires.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".