MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380048532 · doi:10.7202/1100243ar

Compte-rendu d’une étude empirique portant sur la présence socio-affective des pairs dans une formation en ligne : les étapes de l’analyse des données qualitatives fondée sur l’analyse à l’aide des catégories conceptualisantes

2023· article· fr· W4380048532 sur OpenAlexaffvenue
Sonia Proust-Androwkha

Notice bibliographique

RevueRecherches qualitatives · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les articles de recherche empirique accordent souvent peu de place à l’explicitation de la phase d’analyse des données; ce manque, qui peut être un écueil pour la compréhension de l’analyse et de l’interprétation des résultats, est en outre susceptible de jeter le doute sur la scientificité de la recherche qualitative exposée. Au vu de ce constat, le présent article se propose de mettre l’accent sur la manière dont a été analysée une partie de nos données empiriques dans le cadre d’une étude qualitative dont l’objectif était d’identifier et de modéliser les perceptions de présence socio-affective de pairs-apprenants dans un contexte de formation en ligne. Il vise précisément à rendre compte du processus analytique mis en oeuvre suivant la méthode d’analyse à l’aide des catégories conceptualisantes, portée par Paillé et Mucchielli (2016).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,180 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRecherches qualitativesMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207