Approches qualitative et quantitative en évaluation de programmes
Notice bibliographique
Résumé
Dans le domaine de l'évaluation de programmes, il est courant d'opposer évaluation qualitative et quantitative. Cet article remet en question le postulat suivant lequel approche qualitative et approche quantitative relèveraient de paradigmes différents. Il nous apparaît qu'une telle position correspond peu aux pratiques réelles et est de fait néfaste au développement des méthodologies en matière d'évaluation de programmes. Un examen des travaux récents en évaluation de programmes nous a permis d'identifier quatre démarches différentes qui nous semble susceptibles de faire évoluer la pratique de l'évaluation, à partir des critiques que s'adressent réciproquement les tenants des approches quantitative ou qualitative. La première de ces stratégies est celle de l'utilisation exclusive d'une approche, qu'elle soit qualitative ou quantitative. La seconde se réfère à l'utilisation de l'une ou l'autre des approches, suivant le contexte. Les troisième et quatrième combinent les deux approches, sous forme de triangulation ou d'intégration par combinaison.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,256 | 0,308 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».