La valorisation et la reconnaissance des savoirs collectifs locaux : un outil de transformation sociale pour les petites communautés?
Bibliographic record
Abstract
La recherche porte sur les savoirs collectifs locaux, plus précisément sur la question de leur reconnaissance et de leur valorisation envisagée comme une voie de développement pour les petites communautés. Existe t-il des savoirs collectifs locaux qui s'inscrivent dans une approche de développement territorial? Si oui, quel en est le processus de construction ? Notre postulat de départ était que les savoirs collectifs locaux peuvent être un outil de développement pour les petites communautés dans la mesure où ils sont reconnus et valorisés, par les acteurs locaux eux-mêmes, comme par les acteurs supra-locaux. \n \nNotre démarche méthodologique s'appuie sur une approche compréhensive et qualitative, traduite dans une recherche-action auprès d'une communauté rurale de moins de 1000 habitants. Nous avons accompagné les acteurs d'un comité de revitalisation des terres agricoles en friche sur une période de 18 mois. Notre méthodologie favorise l'expression, par les acteurs locaux, de leurs spécificités tout en expérimentant le changement avec eux. Nous avons voulu réunir les conditions pour que les acteurs locaux se réapproprient leur démarche, leurs savoirs construits et ce, dans le temps réel. \n \nSur le plan théorique, et pour nous conduire vers une définition des savoirs collectifs locaux, nous avons dégagé trois (3) approches et stratégies de développement applicables au niveau local : le « territoire entrepreneur », le développement économique communautaire et celle des mouvements sociaux territoriaux. Notre conception des savoirs collectifs locaux chevauche les deux dernières approches et exclut une vision néo-libérale. \n \nNous avons défini les savoirs collectifs locaux en empruntant à plusieurs disciplines; l'éducation, l'anthropologie, la foresterie, l'urbanisme, etc. D'autres notions ont été développées : la communauté, la ruralité, la praxis, la réflexivité et le capital socio-territorial. \n \nDe la recherche-action, nous avons cerné la mémoire collective et observé cinq logiques en interrelation dans la communauté. Ce sont la logique territoriale, technocratique, sectorielle, économique et consensuelle. Chacune était porteuse de stratégies d'action spécifiques. \n \nSur le « terrain », les acteurs locaux ont posé un éclairage nouveau de leur situation, modifiant alors leurs stratégies. Outre certaines observations généralisables, tel par exemple l'absence d'homogénéité dans la communauté, des questionnements se sont ajoutés qui demandent à être approfondis. Nous pensons à la possibilité et à la capacité pour les acteurs locaux de trouver un espace d'expression des conflits et de débattre collectivement pour être en mesure de trouver des solutions. La tendance démontrée réfère à l'arbitrage par les représentants élus plutôt que par les acteurs directement impliqués dans le projet. La démocratie participative locale constitue t-elle un savoir-faire collectif encore à développer dans les communautés? Nous avons aussi identifié trois dimensions du processus de construction des savoirs collectifs locaux, les dernières étant tributaires de la première. Ce sont : la recomposition des liens sociaux, la production d'un modèle de gestion agricole et la présence d'un savoir collectif d'expérimentation. Pour terminer, un pouvoir d'agir accru passe davantage par l'appropriation du processus, le savoir-faire construit étant situé à ce niveau. \n \n
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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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".