En quoi, une théorie sémiopragmatique à partir des théories de Peirce peut-elle renouveler la recherche en sciences humaines et sociales ?
Bibliographic record
Abstract
Dans le champ des Sciences Humaines et Sociales, l’analyse textuelle est une procédure essentielle des approches qualitatives. Notre objectif est de proposer une méthode sémiopragmatique inédite dans l’analyse de verbatims. Les écrits de CS Peirce, philosophe américain, père du pragmatisme, de la sémiotique et concepteur du raisonnement abductif en sont les fondements. Les procédures d’analyse se résument en 3 étapes : décrire et analyser le texte en y repérant les classes de signes élémentaires ; Ordonner les données empiriques en catégories de sens selon la logique des relations-signes ; Produire un sens global à partir de la catégorie-argument. Cette méthode apporte un moment formel à l’analyse en permettant une mise en ordre logique des catégories empiriques limitant le risque de biais d’interprétation liés à l’investigateur. Elle pourrait éclairer les zones d’ombre autour du moment interprétatif et du raisonnement sous-jacent, critique récurrente des approches qualitatives.
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 | 0.021 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.023 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".