Rôles et contributions de l’analyse inductive dans l’étude de pratiques communicationnelles d’organismes à but non lucratif : le cas de groupes de lutte à la pauvreté au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Les pratiques communicationnelles des organismes de lutte à la pauvreté sont peu documentées dans les écrits scientifiques. L’approche inductive a été préconisée dans une étude exploratoire qui porte sur ces pratiques, à travers le discours et les perceptions de responsables des communications au sein d’organismes communautaires militants contre la pauvreté. Cet article présente les étapes de la méthode employée : la problématique de départ, le choix du terrain, la sélection des participants, le processus de codage et d’analyse des données et la construction d’une arborescence de sept catégories signifiantes ayant émergé des entretiens individuels et de groupe. Au total, 22 responsables des communications travaillant au sein de 19 organismes répartis dans 7 régions administratives du Québec ont été rencontrés sur une période d’un an. L’analyse inductive a permis d’identifier leurs revendications, les facteurs contextuels facilitant la mobilisation des acteurs, les difficultés rencontrées sur le plan des communications, leurs objectifs, leurs stratégies, leurs moyens de communication et enfin, les publics auxquels ces organismes s’adressent. L’article se penche plus spécifiquement sur l’origine et la composition d’une catégorie centrale, « Difficultés rencontrées par les organismes », afin d’illustrer comment l’approche inductive a fait émerger sept sous-catégories qui relèvent de deux dimensions, l’une d’ordre structurel et l’autre d’ordre relationnel, et qui expliquent en partie pourquoi ces organismes peinent à occuper l’espace public et médiatique. Les raisons expliquant la difficulté à occuper cet espace n’auraient pu être identifiées sans le recours aux entrevues individuelles et de groupe.
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 | 0,039 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,026 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».