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Enregistrement W2266620428 · doi:10.3917/rsg.272.0013

Les enjeux liés à la collecte de données en ligne

2015· article· fr· W2266620428 sur OpenAlexaff
Éric Jean

Notice bibliographique

Revue˜La œRevue des sciences de gestion/˜La œRevue des sciences de gestion, Direction et gestion · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’utilisation d’Internet dans la recherche scientifique connaît une forte croissance. Comparé aux méthodes plus traditionnelles, le Web offre l’accès à un grand nombre de participants à un coût réduit, ce qui permet une plus grande démocratisation de la recherche. Ce mode de collecte comporte toutefois un certain nombre de défis liés à la déontologie de la recherche, à la conception du questionnaire, à l’échantillonnage et aux instruments de mesure. Cet article présente dans un premier temps les avantages de la collecte de données en ligne. Il précise ensuite les principaux enjeux de cette méthode. La présentation de chacun de ces enjeux est accompagnée d’une description de la démarche effectuée dans le cadre d’une étude quantitative réalisée auprès de gestionnaires.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,010
Études des sciences et des technologies0,0080,025
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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