Quels sont les éléments essentiels de la recherche valable? Les problèmes de « données » et leur cueillette dans les contextes interculturels
Notice bibliographique
Résumé
La professeure Judith Bernhard enseigne à la School of Early Childhood Education de l’Université Ryerson. Elle s’appuie sur sa propre expérience de la recherche sur les familles transnationales pour illustrer les difficultés de la collecte de données et pour alimenter ainsi la réflexion sur les pratiques dans ce domaine. Elle commence par exposer sa propre histoire d’immigrante et d’universitaire. Elle vit elle-même les tensions entre la défense des intérêts des familles et son rôle comme chercheuse universitaire. Elle utilise deux études de cas pour illustrer certaines de ces difficultés. La première est celle de points de vue divergents sur le rôle du parent dans le cas d’une jeune adolescente dont la famille était originaire du Salvador. L’enseignante de la jeune fille et sa famille ne partageaient pas les mêmes opinions sur ses droits et responsabilités à cause de leurs valeurs culturelles. La professeure Bernhard explique que ces divergences d’opinions étaient également représentées au sein de l’équipe de chercheurs. Ses propres racines latino-américaines lui ont permis de comprendre la position de la famille et sa formation universitaire de comprendre les buts poursuivis par l’enseignante. L’équipe a rédigé un rapport qui ne reflétait pas totalement la tension entre ces cultures. La professeure Bernhard a cependant conclu que les chercheurs doivent prêter plus attention à leur propre formation professionnelle et acculturation qui sont d’importants marqueurs dans le processus de recherche. La deuxième étude de cas qu’elle présente expose les difficultés qu’elle a rencontrées en utilisant des entrevues pour enquêter sur le vécu de mères somaliennes réfugiées. Le premier enquêteur, bien que ce soit un chercheur chevronné avec des racines immigrantes, s’est avéré inacceptable pour les familles somaliennes parce qu’il était de sexe masculin. La deuxième personne choisie est originaire de la communauté somalienne et a été formée par les chercheurs pour obtenir le consentement éclairé et pour conduire des entrevues normalisées. La professeure explique comment les perceptions et les normes culturelles interdisent d’appliquer ces approches normalisées avec la population de l’enquête, ce qui empêche la publication d’un rapport de recherche crédible. Du fait même, les informations sur la situation de ces familles et sur leur point de vue ne parviendront pas aux professionnels et aux décideurs dont les décisions influencent leur vie. La professeure Bernhard incite le milieu de la recherche à réfléchir aux modalités de définition des « données » significatives et des meilleures méthodes à employer pour les collecter.
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 | 0,115 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,052 |
| Communication savante | 0,038 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».