Valoriser les données d’enquêtes qualitatives en sciences sociales : le cas français de la banque d’enquête beQuali
Notice bibliographique
Résumé
Réutiliser des matériaux d’enquêtes qualitatives en sciences sociales pour produire de nouvelles recherches et enseigner les méthodes : tel est le questionnement scientifique ayant conduit en 2011 à la création de la banque d’enquêtes qualitatives au Centre de données socio-politiques (CDSP). Le présent article expose les réflexions menées au sein de beQuali autour des enjeux de la réutilisation des données qualitatives. Il détaille pour chaque étape du processus — de la collecte des archives à l’exploration des corpus sur le site Web — les différentes problématiques qui ont préfiguré la mise en place du dispositif beQuali et les moyens mis en oeuvre pour construire et faire fonctionner l’équipement tel qu’il existe aujourd’hui.
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 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 | 0,339 | 0,483 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,032 |
| Communication savante | 0,027 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».