Qualitative Research in the Age of LLMs: A Human-in-the-Loop Approach to Hybrid Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a hybrid (deductive-inductive) human-in-the-loop (HHitL) framework for thematic analysis (TA), leveraging large language models (LLMs) while prioritizing human interpretation and decision-making.Grounded in reflexive TA, our resulting six-stage framework is guided by design principles of interoperability, human-LLM transactivity, scalability, and transparency.This method enables mixed-methods displays (e.g., network graphs, code frequency/diversity/magnitude metrics) supporting productive data triangulation.We demonstrate this HHitL-TA approach by analyzing engineering students' motivations based on Social Cognitive Career Theory (SCCT), illustrating the framework's application, principles, and triangulation potential.While acknowledging potential risks, the HHitL design actively mitigates passive researcher roles through transactivity and transparency, promoting humans as generative, active directors of the analysis.This work contributes a structured methodology for rigorous, scalable qualitative inquiry using LLMs.
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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 | 0,216 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,036 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».