Une approche biographique mixte pour renouveler l’étude du baby-boom
Notice bibliographique
Résumé
Alors que le baby-boom est connu bien au-delà de la communauté scientifique, ses causes ne font toujours pas consensus parmi les chercheurs. De nouvelles approches ont émergé ces dernières années, les unes qualitatives, les autres quantitatives. Dans cet article, nous présentons un design de recherche qui articule ces types de données, leurs modes de collecte et leurs analyses. Nous nous basons sur un échantillon de calendriers de vie collectés parmi les résidents suisses de 65 ans et plus, qui a été complété pour un sous-échantillon de récits de vie. Demander à des personnes âgées de rapporter leur vie implique des oublis (volontaires ou non), des erreurs ou approximations. Nous en discutons les implications en matière de qualité, de validité et de représentativité des données. L’approche du parcours de vie offre le cadre nécessaire pour approcher la complexité des trajectoires individuelles, pour situer les biographies dans des contextes qui évoluent et pour intégrer les matériaux objectifs et subjectifs. Deux types de méthodes statistiques (exploratoire et confirmatoire) sont ensuite combinées avec le jugement rétrospectif des individus sur leurs trajectoires.
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 | 0,041 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».