Une méthode créative de collecte des données dans l’entretien clinique de recherche : bricolage éphémère et dialogue autour d’une oeuvre d’art
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente une recherche doctorale en cours sur les phénomènes de déréalisation dans les domaines de la psychologie et de la littérature comparée. L’autrice y expose les choix qui ont présidé à la détermination de son objet d’étude et les raisons qui l’ont conduite à adopter la méthode des entretiens cliniques de recherche. Trois types d’entretiens ont eu lieu : le premier axé sur la parole, le deuxième sur un bricolage avec des éléments mobiles et le troisième sur un dialogue autour d’une oeuvre d’art dont l’atmosphère déréalisante faisait écho à la problématique de recherche. L’article explore le passage progressif d’une méthode classique vers l’utilisation de dispositifs créatifs, visant à libérer la parole des participants et à favoriser l’expression de leurs affects. La mobilité des éléments symbolise la fluidité des processus affectifs, tandis que l’immersion dans l’imaginaire d’une oeuvre d’art stimule la réflexivité. La créativité est encouragée sur le mode du jeu plutôt que la création proprement dite et les résistances, tant du chercheur que des participants, tendent à s’estomper. L’autrice met en lumière les apports de ces dispositifs, tout en soulignant leurs limites, dans un souci de préserver la singularité de chaque témoignage et la richesse émotionnelle propre à chaque expérience.
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 | 0,100 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,020 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 ».