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Enregistrement W4236149753 · doi:10.7202/1084715ar

La construction de sens à partir d’entrevues :le cas des immigrés de l’ex-bloc soviétique

2012· article· fr· W4236149753 sur OpenAlexvenueno aff
Susana Masseroni, Véronica Dominguez, Valeria Maidana

Notice bibliographique

RevueRecherches qualitatives · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faire de la recherche qualitative renvoie au besoin de comprendre en profondeur les présupposés sur lesquels se fonde l’action et également à voir comment joue l’analyse de l’information. Loin d’être un simple « laissez-faire », la recherche qualitative requiert du chercheur un processus de réflexion qui lui permette de ne pas rester pris dans l’énorme enchevêtrement de données qu’il a obtenues, sans quoi il n’arrivera qu’à faire des descriptions, sans pouvoir voir « ces sens que les gens associent au monde qui les entoure » (van den Hoonaard, 2007, p. 27). La possibilité de récupérer des interprétations d’expériences personnelles à partir de récits s’inscrit dans l’intérêt plus large de récupération du sens que les acteurs eux-mêmes donnent à leurs expériences de vie, incluant les re-significations de celles-ci au fur et à mesure que de nouvelles expériences sont vécues. Lorsqu’elles sont racontées, les expériences passées sont toujours réinterprétées à la lumière des évènements vécus entre le moment où l’expérience est vécue et le moment où on la raconte. À la difficulté propre à l’analyse qualitative s’ajoute le risque d’intervention des grilles d’interprétation (Holstein & Gubrium, 1995) qu’impose la culture des chercheurs, lesquelles doivent être prises en compte pour éviter une interprétation erronée des réponses des acteurs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,033
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,256
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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