L’innovation en milieu hypernormalisé. Le cas des préposés aux bénéficiaires dans les organisations gériatriques au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’objectif général de cet article est de questionner les modalités d’appropriation par les préposés aux bénéficiaires de programmes innovants portant sur la bonification de leurs pratiques dans le contexte gériatrique québécois. À partir de l’exemple de la formation continue en emploi AGIR, qui promeut de nouvelles compétences en termes d’assistance aux résidents, et après avoir questionné trente préposés aux bénéficiaires à ce sujet, nous montrons que la diffusion d’innovations formatives ciblant les préposés individuellement n’occasionne pas nécessairement, selon ces derniers, une véritable amélioration des pratiques. Nous montrons que la raison de cet échec relatif tient à la non-prise en compte de la dimension collective de la pratique des préposés dans le cadre de la construction et de la diffusion de l’innovation. Nous postulons qu’un tel programme connaîtrait de meilleurs résultats si cette dimension était prise en compte dans la phase d’invention puis de diffusion de l’innovation.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".