Notice bibliographique
Résumé
L’étude de cas et l’analyse de l’activité recouvrent des démarches qui s’inscrivent généralement dans des domaines différents, mais qui ont entre elles beaucoup de parenté. Cet article essaie de montrer dans quelle mesure elles peuvent s’enrichir réciproquement à partir des connaissances et des expériences acquises par chacune dans son propre domaine.Une première partie vise à présenter les traits essentiels de l’étude de cas en tant que méthode. Elle précise ses rapports avec l’analyse de l’activité et d’autres méthodologies. La deuxième partie dégage et discute quelques étapes caractéristiques de la démarche commune aux deux méthodes : le choix du cas et la finalité de l’étude, la planification et le recueil des données, l’exploitation et l’interprétation des données, enfin la généralisation des conclusions et l’articulation de celles-ci avec les connaissances existantes. Un développement particulier a été réservé au raisonnement par analogie très présent dans les deux démarches. La troisième partie traite de deux problèmes auxquels sont affrontées les deux démarches : le rôle du contexte et celui de l’analyste. La dernière partie expose deux méthodes d’analyse issues du domaine du travail, mais qui peuvent être directement exploitées dans des champs divers. La conclusion dégage quelques voies de recherche suggérées par la confrontation des deux démarches.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».