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This collaborative research was conducted on robotic-assisted surgery within a Swiss academic hospital. We used a methodology of cross self-confrontation to investigate learning and training in the operating room with three different populations: surgeons, surgical nurses and operating room assistants. In particular, we researched whether videorecordings from real operations can be transformed into learning and teaching tools. We highlight three aspects of our findings: (a) all professions report mixed feelings regarding a demanding situation; (b) an academic hospital is a setting in which a complex and flexible interplay of technical and didactic functions is observed; (c) the solving of potential technical problems tends to be delegated by surgeons to hierarchically lower-level professionals, i.e. surgical nurses and operating room assistants. As a conclusion, the research exemplifies the needs for additional teaching and learning spaces outside the operating room, as well as the challenges of learning scientificated knowledge—in-action in this medical setting.

The chapter gives an account of both opportunities and challenges of human–machine collaboration in citizen science. In the age of big data, scientists are facing the overwhelming task of analysing massive amounts of data, and machine learning techniques are becoming a possible solution. Human and artificial intelligence can be recombined in citizen science in numerous ways. For example, citizen scientists can be involved in training machine learning algorithms in such a way that they perform certain tasks such as image recognition. To illustrate the possible applications in different areas, we discuss example projects of human–machine cooperation with regard to their underlying concepts of learning. The use of machine learning techniques creates lots of opportunities, such as reducing the time of classification and scaling expert decision-making to large data sets. However, algorithms often remain black boxes and data biases are not visible at first glance. Addressing the lack of transparency both in terms of machine action and in handling user-generated data, the chapter discusses how machine learning is actually compatible with the idea of active citizenship and what conditions need to be met in order to move forward – both in citizen science and beyond. The chapter gives an account of both opportunities and challenges of human–machine collaboration in citizen science. In the age of big data, scientists are facing the overwhelming task of analysing massive amounts of data, and machine learning techniques are becoming a possible solution. Human and artificial intelligence can be recombined in citizen science in numerous ways. For example, citizen scientists can be involved in training machine learning algorithms in such a way that they perform certain tasks such as image recognition. To illustrate the possible applications in different areas, we discuss example projects of human–machine cooperation with regard to their underlying concepts of learning. The use of machine learning techniques creates lots of opportunities, such as reducing the time of classification and scaling expert decision-making to large data sets. However, algorithms often remain black boxes and data biases are not visible at first glance. Addressing the lack of transparency both in terms of machine action and in handling user-generated data, the chapter discusses how machine learning is actually compatible with the idea of active citizenship and what conditions need to be met in order to move forward – both in citizen science and beyond.

Responding to the continued and accelerating rise of Machine Learning (ML) in citizen science, we organized a discussion panel at the 3rd European Citizen Science 2020 Conference to initiate a dialogue on how citizen scientists interact and collaborate with algorithms. This brief summarizes a presentation about two Zooniverse projects which illustrated the impact that new developments in ML are having on citizen science projects which involve visual inspection of large datasets. We also share the results of a poll to elicit opinions and ideas from the audience on two statements, one positive and one critical of using ML in CS. The discussion with the participants raised several issues that we grouped into four main themes: a) democracy and participation; b) skill-biased technological change; c) data ownership vs public domain/digital commons, and d) transparency. All these issues warrant further research for those who are concerned about ML in citizen science., We thank the participants of the session Citizen Scientists Interacting with Algorithms: The Good and the Bad, held at the 3rd European Citizen Science Association Conference, September 6-10, 2020, Trieste, Italy. Ponti's participation was supported through funding from Marianne and Marcus Wallenberg grant no. 2018-0036.

En janvier 2018, l’association culturelle des Alévis (AKD) a été créée à La Chaux- de-Fonds. Cette association permet à cette communauté́ de se réunir et est devenue un lieu de partage. C’est sur ce terrain que cette étude s’est déroulée et a suscité la question de recherche suivante : quels sont les changements observés par les migrants Kurdes alévis engendrés par leurs fréquentations de l’association et quelles sont les ressources qu’ils mobilisent dans ces changements ?. Pour répondre à cette question, le cadre et les concepts théoriques tels que «la rupture», «les processus de transition» et «les ressources » (Zittoun, 2008 ; 2009 ; 2012) ont été retenus. Dans le cadre de cette recherche, j’ai opté pour une méthode qualitative. Six entretiens narratifs avec les membres de l’association ont alimenté les analyses. Les résultats de cette étude montrent que l’association offre des ressources psychologiques dans le développement de ces personnes. L’identité alévie est intensément représentée dans les processus de transition. En effet, l’identité alévie quasi-inexistante avant la création de l’association, émerge après la création de celle-ci à travers la transmission culturelle et les relations interpersonnelles. De plus, ce lieu symbolique permet aux personnes de s’y identifier et ainsi développer leur sentiment d’appartenance.

A l’aide d’une méthodologie qualitative et participative, mon mémoire s’intéresse à l’expérience du premier accueil, une des phases de la procédure d’asile, dans le canton de Neuchâtel, en donnant la parole à des enfants requérant·e·s d’asile arrivant dans le canton avec un ou deux parents. Ce travail entrepris avec les enfants a nécessité la prise en compte de principes éthiques menant à une réflexion autour principalement de la mise en place de la relation entre le/la chercheur·euse et le/la participant·e ainsi que de la position à adopter en tant que chercheur·euse. Grâce à une analyse thématique, les sujets importants pour les enfants sont mis en exergue et permettent de montrer l’importance de s’intéresser à l’expérience de l’enfant par lui-même/elle-même et non à travers la parole d’un·e adulte, tel que par exemple ses parents, ou une thématique préétablie par le/la chercheur·euse. Les discussions menées lors de ce travail ont abouti à la cocréation d’un livre réalisé avec les enfants et destiné à ceux/celles qui arriveront dans un centre de premier accueil du canton de Neuchâtel.

Ce travail de mémoire étudie les expériences ainsi que la vie quotidienne des réfugiés et des enseignants faisant partie d’un dispositif de formation en Suisse. Pour ce faire, onze entretiens ont été menés à l’aide de la méthode Photovoice et des discussions ont également eu lieu avec les réfugiés d’une classe d’intégration dans le canton de Berne. De plus, deux entretiens semi-directifs avec deux enseignants ont complété la recherche. L’intérêt du mémoire se porte surtout sur l’expérience vécue par les réfugiés dans et hors de ce dispositif de formation. Néanmoins, les expériences et perspectives des enseignants ont permis de mieux comprendre la mise en place du dispositif et de son ancrage dans l’espace des formations suisses. Pour comprendre de manière théorique les expériences et le quotidien vécus autour du dispositif, différents concepts de ressources ont été mobilisés. Ainsi, il a été démontré que les ressources sociales, la technologie et le sport (d’équipe), sont des aides importantes dans le quotidien des jeunes. Concernant le dispositif, on a pu relever que, pour les réfugiés, la classe est surtout un lieu de rencontre et de soutien ce qui diffère des discours de l’état qui soutiennent que ces classes sont bonnes principalement pour l’apprentissage linguistique et l’intégration professionnelle. Toutefois, la recherche a également démontré que les écarts entre les perspectives des deux parties (enseignants / réfugiés) sont relativement petits et que les expériences des enseignants par rapport à la nature du dispositif ainsi que le soutien des réfugiés sont souvent cohérentes avec le récit de ces derniers.