Une méthodologie inductive à partir de données empiriques médiatiques : mieux comprendre les modes d’utilisations de l’objet-groupe dans un phénomène
Notice bibliographique
Résumé
L’article présente comment l’utilisation de la MTE a permis de dégager une compréhension des modes d’utilisation de l’objet-groupe dans un phénomène social crisogène en examinant les écrits publiés dans un journal militant étudiant. Il décrit les étapes du processus d’analyse et accompagne le lecteur sur le plan méthodologique dans une perspective de transparence et de retraçabilité des résultats. Il met en lumière la perspective inductive du recueil de données et de l’analyse. Il expose les processus de réflexions, les risques de dérapages rencontrés ainsi que les solutions mises en place pour demeurer enraciné dans les données empiriques et retarder l’entrée de la référence aux théories existantes dans une perspective interprétative. Quatre fonctions ont été dégagées et sont pensées comme des déclinaisons d’une métaphore centrale nommée le groupe-barrage (en référence au barrage hydroélectrique). Le groupe est pensé comme un barrage qui, par ses multiples fonctions, permet la traversée de la crise.
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 | 0,065 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».