Savoir d’où l’on vient : connexions entre les savoirs expérientiels des étudiant.e.s au deuxième cycle en travail social et leur expérience de formation pratique
Bibliographic record
Abstract
Les savoirs expérientiels représentent des connaissances issues de l’expérience. Il s’agit d’une source de savoir controversée pour les intervenant.e.s en travail social, bien que de plus en plus considérée pertinente. Toutefois, leurs impacts sur le cheminement académique des futur.e.s travailleuses sociales et travailleurs sociaux (T.S.) demeurent méconnus. Ce projet de mémoire vise donc à explorer les connexions entre les savoirs expérientiels des étudiant.e.s et leur parcours de formation pratique. Toutes les personnes rencontrées étudient ou étudiaient au programme de deuxième cycle en travail social de l’Université de Montréal (UdeM). Ce projet s’inscrit au cœur de la vaste recherche « Dans quelle mesure la maîtrise en travail social peut promouvoir les apprentissages transformationnels : possibilités et limites » menée par Edward Ou Jin Lee à Montréal. Nous avons conduit des entretiens qualitatifs semi-dirigés, deux (2) de groupe et quatre (4) individuels, pour un échantillon final de treize (13) personnes. Un cadre théorique anti-oppressif et l’analyse thématique de Braun et Clarke ont guidé l’analyse. Trois thématiques principales ont été identifiées lors de cette recherche : (1) le profil sociodémographique largement privilégié des étudiant.e.s en travail social ; (2) la nature complexe, identitaire, intersectionnelle et interrelationnelle de leurs savoirs expérientiels ; (3) leurs perceptions critiques de la formation pratique, notamment sur les enjeux d’adéquation entre le programme et le terrain, l’importance d’offrir des espaces d’échange entre étudiant.e.s et la place de la justice sociale dans la formation. Ces perceptions s’appuient fortement sur les savoirs expérientiels des participant.e.s, particulièrement ceux liés à une expérience professionnelle d’intervention.
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 | 0.010 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".