Prompt-based and Fine-tuned GPT Models for Context-Dependent and -Independent Deductive Coding in Social Annotation
Notice bibliographique
Résumé
GPT has demonstrated impressive capabilities in executing various natural language processing (NLP) and reasoning tasks, showcasing its potential for deductive coding in social annotations. This research explored the effectiveness of prompt engineering and fine-tuning approaches of GPT for deductive coding of context-dependent and context-independent dimensions. Coding context-dependent dimensions (i.e., Theorizing, Integration, Reflection) requires a contextualized understanding that connects the target comment with reading materials and previous comments, whereas coding context-independent dimensions (i.e., Appraisal, Questioning, Social, Curiosity, Surprise) relies more on the comment itself. Utilizing strategies such as prompt decomposition, multi-prompt learning, and a codebook-centered approach, we found that prompt engineering can achieve fair to substantial agreement with expert-labeled data across various coding dimensions. These results affirm GPT's potential for effective application in real-world coding tasks. Compared to context-independent coding, context-dependent dimensions had lower agreement with expert-labeled data. To enhance accuracy, GPT models were fine-tuned using 102 pieces of expert-labeled data, with an additional 102 cases used for validation. The fine-tuned models demonstrated substantial agreement with ground truth in context-independent dimensions and elevated the inter-rater reliability of context-dependent categories to moderate levels. This approach represents a promising path for significantly reducing human labor and time, especially with large unstructured datasets, without sacrificing the accuracy and reliability of deductive coding tasks in social annotation. The study marks a step toward optimizing and streamlining coding processes in social annotation. Our findings suggest the promise of using GPT to analyze qualitative data and provide detailed, immediate feedback for students to elicit deepening inquiries.
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 | 0,014 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».