Analyse de données textuelles informatisée : l’articulation de trois méthodologies, avantages et limites
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Nous nous interrogeons sur les méthodologies à utiliser pour analyser le contenu des programmes et documents d’accompagnement publiés par le ministère de l’Éducation Nationale en France. Ce corpus textuel présente une forme particulière dans la mesure où les paragraphes de texte sont complétés de tableaux et graphismes variés. L’article présente une étude exploratoire et précise d’abord pourquoi et comment nous articulons deux méthodologies d’analyse logicielle (Alceste et Tropes) et une analyse dite « manuelle ». Les résultats obtenus indiquent des fonctions similaires et une complémentarité. Nous précisons enfin les conditions à respecter pour mener à bien ce travail, les avantages et les limites inhérentes.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 it