Les concepts souffrent-ils de négligence bénigne en sciences sociales? Eléments d’analyse conceptuelle et examen exploratoire de la littérature francophone à caractère méthodologique
Notice bibliographique
Résumé
Concepts are essential to any scientific endeavour aimed at ‘discovering’ the nature of ‘reality’. Yet, concepts and their analysis have received scant attention from scholars as objects worth studying and teaching in and of themselves, especially in comparison to data collection and analysis techniques. When scholars venture into analyzing concepts, they generally proceed informally, thereby raising serious concerns in terms of the validity of their findings. Conceptual analysis seems to be unrecognized and even unappreciated. This article aims to mitigate this problem. We first offer a few basic principles of conceptual analysis drawn from North American political science. After examining the nature of concepts and their importance to science, the work of Giovanni Sartori is used to establish a few rules and principles to follow when performing conceptual work. Using a sample of francophone methodological literature, we then conduct a plausibility probe of the hypothesis according to which conceptual analysis suffers from ‘benign neglect’. Based on this empirical test, we conclude that while many books explicitly deal with conceptual analysis, very few do so systematically.
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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 | 0,051 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,067 |
| Communication savante | 0,022 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».