Perspective des parcours de vie et sociologie de l’individuation
Bibliographic record
Abstract
La perspective des parcours de vie est un ambitieux programme de recherche qui séduit un nombre grandissant de chercheurs dans les domaines des sciences sociales et humaines. Cette perspective tente d’organiser la complexité de la vie sociale en tenant compte de la temporalité, du contexte sociohistorique, des contraintes structurelles et des capacités actancielles (agency) des acteurs sociaux en situation d’interdépendance. L’engouement pour l’aspect conceptuel de cette perspective a été plus rarement accompagné par le développement de méthodes appropriées d’enquête qui rendent justice aux principes de la perspective des parcours de vie. Fervent promoteur de cette approche, Paul Bernard s’était depuis quelques années impliqué dans un projet utilisant une méthodologie mixte d’enquête, incluant des données des réseaux de différentes approches qualitatives. Nous chercherons dans cet article à soulever les enjeux reliés à l’application de la perspective des parcours de vie dans les enquêtes à petite échelle, en utilisant un devis longitudinal, tout en puisant des exemples dans une étude en cours portant sur le suivi longitudinal d’aidants des personnes atteintes de démence de type Alzheimer. De notre point de vue, la perspective des parcours de vie est un outil qui permet une alliance étroite entre la théorie et l’empirique tout en inspirant des innovations méthodologiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".