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Enregistrement W4408799208 · doi:10.7202/1116926ar

Renouveler la recherche qualitative par les méthodes sensibles et les médias du co-design pendant la Covid-19

2024· article· fr· W4408799208 sur OpenAlexvenueno aff
Marie-Julie Catoir-Brisson

Notice bibliographique

RevueNouvelles perspectives en sciences sociales · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ChemistryBiologyMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article porte sur les dispositifs d’enquêtes mobilisés dans des recherches par le co-design dans des champs d’intervention diversifiés (santé, climat, risques naturels) en contexte de pandémie. Les méthodes sensibles et les médias du co-design jouent un rôle dans la méthodologie de recherche, pour s’immerger dans le terrain, co-construire les projets avec les participants et communiquer sur le projet en cours. L’accent est mis sur la phase d’enquête avec divers matériaux : photographie, vidéo, illustration, médias sociaux. La mobilisation de ces médias dans l’enquête soulève des questions méthodologiques, abordées à partir d’exemples : comment ces méthodes ont émergé dans des situations particulières et avec des participants spécifiques ? Quels médias ont été mobilisés et avec quelles visées ? L’article souligne les contributions et défis méthodologiques de ces approches renouvelées de la recherche qualitative. L’enjeu est aussi d’analyser les relations affectives générées par ces médias pour aborder des sujets complexes impliquant la sensorialité et d’en proposer un cadre réflexif pour la recherche qualitative.

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)0,163
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1630,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0050,046
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,919
Tête enseignante GPT0,726
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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