Problèmes et questions méthodologiques de la recherche. Construire des catégories en recherche qualitative
Notice bibliographique
Résumé
De l’analyse de contenu (conçue dans l’entre-deux-guerre) jusqu’aux développements les plus avancés de l’analyse par théorisation ancrée, la qualité des analyses qualitatives en sciences sociales dépendent largement de la finesse, de la profondeur et de la pertinence de leurs catégories d’analyse. Ce cours propose donc d’approfondir la compréhension de leur construction en combinant pratique (sur le terrain) et réflexion épistémologique (en séminaire). Le Manuel d’analyse qualitative (publié par l’enseignant en 2014) en constitue la trame. Sous la supervision de l’enseignant, les étudiant-e-s réalisent une recherche de terrain. Chaque étape est préparée collectivement ; chaque contact avec le terrain est documenté sur la plateforme informatique d’analyse qualitative conçue par l’enseignant (Cassandre), permettant à l’enseignant d’échanger avec les étudiant-e-s entre les séances. Chaque étage de l’analyse donne également lieu à un atelier lors duquel les participant-e-s échangent à propos des difficultés rencontrées, des solutions apportées, des fondements méthodologiques de leur démarche et des implications épistémologiques de leur parcours. Ces séances sont l’occasion d’exposés sur l’histoire de la recherche qualitative, en particulier sur les contextes d’élaboration et de fixation des règles de construction de catégories en analyse de contenu, de discours et par théorisation ancrée. Le cours aborde donc des questions épistémologiques de haut niveau, sans les dissocier de la pratique de la recherche qualitative en sociologie.
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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 | 0,261 | 0,313 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,051 |
| Communication savante | 0,026 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».