Illustration de l’analyse selon la méthodologie de la théorisation enracinée (MTE) pour comprendre l’engagement des aidants dans le traitement pharmacologique de la maladie d’Alzheimer (MA) de leur proche
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à expliciter la démarche d’analyse utilisée dans le cadre de la méthodologie de la théorisation enracinée (MTE) pour rendre compte du rôle des aidants dans le traitement pharmacologique de leur proche atteint d’Alzheimer. Après une brève présentation de la problématique et du paradigme épistémologique et méthodologique à la base de l’étude, sont présentés en détail les étapes du codage et le processus de construction de la théorisation ayant mené à l’élaboration du modèle théorique de l’engagement des aidants dans le traitement de leur proche. Cette description implique de s’attarder aussi bien à la procédure d’échantillonnage théorique qu’à la construction des schémas et des mémos qui ont servi au processus d’analyse. Enfin, une vision du travail analytique, lequel émerge de l’interaction entre le chercheur et les données pour produire du sens à partir des significations que les aidants confèrent à leur expérience, conclut cet article.
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 | 0.037 | 0.069 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".