Au delà de l’opposition quantitatif/qualitatif. Convergence des opérations de la recherche en analyse du discours
Notice bibliographique
Résumé
Après avoir montré que l’analyse du discours n’est pas une discipline, mais un champ de pratique qui se situe à la confluence d’un ensemble de traditions disciplinaires et nationales, nous proposons de renoncer à l’opposition tranchée entre approches qualitative et quantitative au profit de la mixité des méthodes. Non seulement la pratique de la recherche montre qu’il ne saurait y avoir une mutuelle exclusion des types de méthodes, mais ces dernières se réfèrent à un schème commun de la connaissance qui mobilise des opérations partagées de la recherche. Nous montrerons qu’expliquer et comprendre ne sont pas des processus contradictoires et que l’interprétation scientifique ne peut tenir indépendamment de toute opération explicative. Toute démarche scientifique, qualitative ou quantitative, repose sur un fond commun mobilisant des opérations d’identification des unités de la recherche, de leur description et de leur analyse. S’il est vrai que les paradigmes analytiques divergent quant à leurs présupposés épistémologiques et méthodologiques, ils se trouvent confrontés au même problème de la réduction et de la restauration de la complexité. À titre d’exemple limite, nous illustrons en quoi les questions de la causalité et de la mesure se posent dans tout raisonnement scientifique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».