Valoriser les données d’enquêtes qualitatives en sciences sociales : le cas français de la banque d’enquête beQuali
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
Réutiliser des matériaux d’enquêtes qualitatives en sciences sociales pour produire de nouvelles recherches et enseigner les méthodes : tel est le questionnement scientifique ayant conduit en 2011 à la création de la banque d’enquêtes qualitatives au Centre de données socio-politiques (CDSP). Le présent article expose les réflexions menées au sein de beQuali autour des enjeux de la réutilisation des données qualitatives. Il détaille pour chaque étape du processus — de la collecte des archives à l’exploration des corpus sur le site Web — les différentes problématiques qui ont préfiguré la mise en place du dispositif beQuali et les moyens mis en oeuvre pour construire et faire fonctionner l’équipement tel qu’il existe aujourd’hui.
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 | 0.010 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.018 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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