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Enregistrement W2800626472 · doi:10.7202/1045151ar

Comprendre l’effectivité d’une norme : quand l’aboutissement de la démarche empirique permet de s’affranchir d’un courant existant dans un domaine d’étude

2018· article· fr· W2800626472 sur OpenAlexaffvenue
Diane Gagné

Notice bibliographique

RevueApproches inductives Travail intellectuel et construction des connaissances · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À partir de notre recherche doctorale, nous entendons montrer comment nous avons mobilisé les écrits scientifiques tout au long de la démarche et sommes demeurée disponible à ce que les données de terrain nous suggéraient. La recherche dont il est question a étudié les effets conséquents de la mise en oeuvre du droit à l’égalité dans les milieux syndiqués. À la lumière des écrits spécialisés sur le sujet, notre recherche se concevait comme étant à la fois multidisciplinaire, appliquée, qualitative, inductive, descriptive et explicative. Pour répondre aux objectifs de la thématique du numéro de la revue, la description de l’opérationnalisation concrète et contextualisée de l’ensemble de la démarche de recherche précisera le cheminement et l’utilité de la recension des écrits, de même que les écueils rencontrés. La discussion se fera autour du processus de la mobilisation des écrits scientifiques, laquelle a été réalisée en continu, notamment à cause de l’aspect sociojuridique de l’étude. Nous conclurons que notre démarche, s’inscrivant dans le courant de nombreux types de recherches inductives, met en lumière comment le fait de laisser place aux données recueillies permet de prendre du recul et de s’affranchir de certains courants théoriques existants dans un domaine d’étude.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,045
Communication savante0,0170,020
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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