Tentative de renouvellement de l’approche méthodologique en marketing social : l’apport de la MTE dans un effort de sensibilisation des jeunes conducteurs québécois à la problématique de l’alcool au volant
Bibliographic record
Abstract
L’intégration de la méthodologie de la théorisation enracinée (MTE) à la recherche en marketing social, et plus particulièrement en sécurité routière, est une orientation méthodologique plutôt récente. Nous croyons pourtant que cette approche, qui est à l’antithèse de l’approche hypothético-déductive traditionnellement répandue dans ce domaine, est la plus appropriée pour nous permettre de répondre à la question suivante : comment sensibiliser et éduquer les jeunes conducteurs québécois de 18 à 24 ans aux problèmes de l’alcool au volant? L’approche de la MTE nous fera ainsi mieux comprendre les perceptions qu’ont les jeunes conducteurs de l’alcool au volant puis nous permettra d’identifier les variables et les facteurs d’influence à considérer lors de l’élaboration et de la mise en oeuvre d’interventions visant à sensibiliser et à éduquer ce public cible à la problématique de l’alcool au volant. Dans cet article, nous présenterons la démarche inductive adoptée dans le cadre de notre projet de recherche portant sur la sensibilisation à l’alcool au volant auprès des jeunes conducteurs québécois (en cours) ainsi que les arguments appuyant ce choix.
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 | 0.163 | 0.208 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.017 |
| Open science | 0.006 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".