Clarification conceptuelle de la méthode de triangulation en recherche qualitative
Notice bibliographique
Résumé
Cet article aborde le concept de triangulation, l’un des concepts méthodologiques les plus largement mobilisés en recherche. Spécifiquement associé aux phases finales d’analyse des données, il représente pour plusieurs un gage de rigueur scientifique. De fait, nos analyses montrent que la triangulation est souvent considérée comme une méthode assurant la validité des résultats ou permettant de les enrichir. Dans cet article, nous souhaitons inciter le lecteur à étendre sa compréhension de cette méthode en interrogeant la vision réductrice qu’on s’en fait ordinairement, spécialement en ce qui a trait au potentiel épistémologique qu’elle présente. En effet, en recherche qualitative, la triangulation constitue une analyse qui ne permet pas de conférer une plus grande validité aux résultats et qui ne permet pas non plus de simplement apporter une analyse de plus. C’est une analyse construite à partir de deux analyses déjà réalisées et c’est une analyse de nature distincte qui vise à obtenir des résultats impossibles à générer sans elle. De fait, si l’on tient compte de son domaine d’application d’origine, soit la géométrie, on comprend que la triangulation, en recherche qualitative, consiste à comparer une analyse ou un angle de vue – l’angle A – à un autre – l’angle B –, afin de construire un troisième angle de vue – l’angle C – qui ne sera ni l’angle A, ni l’angle B, ni la validation de l’un ou de l’autre, ni l’ajout d’une deuxième analyse, soit l’angle B, à une première analyse, l’angle A. En géométrie, et en trigonométrie, la triangulation permet, après avoir construit l’angle C, de construire plusieurs autres mesures, comme la longueur des côtés et la longueur des hauteurs. Par analogie, en recherche qualitative, la triangulation donne lieu à une discussion ou à une confrontation des désaccords émanant de deux analyses pour en arriver à une troisième, et donc à l’obtention de résultats qui n’auraient pu jaillir de la validation ni de l’addition de ces deux analyses. En d’autres mots, utiliser la triangulation pour valider ou pour additionner deux analyses, c’est se priver du potentiel qu’offre cette méthode : ouvrir les analyses déjà réalisées à une ou plusieurs analyses construites à partir de la discussion de ces analyses déjà faites.
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 | 0,091 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».