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Enregistrement W2563696428 · doi:10.7202/1038374ar

Récit de vie et vécu de précarité sociale : exemple d’une recherche en psychologie soutenue par un logiciel de données qualitatives

2016· article· fr· W2563696428 sur OpenAlexvenueno aff
Sophie Fierdepied, Gésine Sturm, Thierry Baubet

Notice bibliographique

RevueNouvelles perspectives en sciences sociales · 2016
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychoanalysis and Psychopathology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous proposons d’exposer la dimension méthodologique d’une recherche qualitative en psychologie, auprès d’individus pris dans un processus de précarisation et, dans ce cadre, l’apport d’un logiciel de traitement de données qualitatives. Il s’agit, dans cet article, de décrire et d’argumenter les choix méthodologiques : ils intègrent une démarche conceptualisante dans la tradition de la théorie ancrée, une lecture phénoménologique ainsi que l’utilisation d’une lecture clinique. La réalisation des entretiens de recherche est largement influencée par un outil multimodèle et multiaxial, l’OPD-2 (Operationalized Psychodynamic Diagnosis-2). Cette démarche méthodologique peut ainsi être qualifiée de triangulation dans le sens où elle intègre plusieurs perspectives théoriques (psychanalytique, philosophique ou encore sociologique) et méthodologiques (théorie ancrée, phénoménologie, utilisation de l’OPD-2). L’utilisation d’un logiciel de traitement de données qualitatives a permis de faciliter cette démarche méthodologique complexe. Il s’agit d’un logiciel qui permet d’organiser les données, mais qui facilite aussi la création de catégories conceptualisantes : ces dernières sont rédigées par le chercheur à partir d’une démarche de comparaison et de confrontation des données à des idées, des références théoriques grâce notamment à l’écriture de mémos. Cette démarche est la base des premières tentatives de théorisation du chercheur : les résultats de la recherche sont exposés succinctement à la fin de ce texte. Après avoir décrit les différents éléments de la méthodologie, l’intérêt et les limites du logiciel NVivo dans cette démarche seront discutés.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0060,024
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,300
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,212 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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