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Record W2897015839 · doi:10.7202/1052104ar

L’analyse qualitative, l’interaction et vous

2018· article· fr· W2897015839 on OpenAlexaffvenue
Pierre Paillé

Bibliographic record

VenueRecherches qualitatives · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Lorsqu'est évoqué le mot interaction, on peut penser tout de suite à une situation impliquant deux personnes ou même un groupe d'individus ayant entre eux des contacts qui sont de nature à mobiliser les uns et les autres d'une manière potentiellement nouvelle par rapport à la situation dans laquelle ils se trouvaient auparavant.C'est tout à fait juste de penser ainsi, et la pratique de l'analyse qualitative répond à une telle conception dans la mesure où elle implique d'autres personnes que l'analyste principal, comme je vais le suggérer.En guise d'entrée en matière, je souhaite toutefois attirer l'attention sur une forme d'interaction moins évidente à première vue, qui n'en est pas moins agissante au moment où les données d'enquête doivent être analysées.À cet effet, je vais présenter deux cas vécus en lien avec mon travail d'accompagnement à la recherche.Louise est dans mon bureau.Elle m'a demandé d'être le directeur de sa recherche doctorale sur l'accompagnement des personnes âgées.Nous nous sommes rencontrés à quelques reprises, et là, j'ai l'intention de découvrir le centre de sa quête doctorale, car je soupçonne que cela aura une grande importance pour la réalisation de sa recherche, entre autres lors de l'analyse de ses données.Selon mon expérience, un grand nombre de projets de recherche portant sur l'expérience humaine possèdent un centre dans la vie de la personne même qui choisit son objet de recherche.À la suite des formations effectuées avec Pierre Vermersch, un chercheur maintenant retraité du Centre national de la recherche scientifique (CNRS) qui a développé la méthode de l'entretien d'explicitation, j'ai intégré dans ma pratique d'accompagnement à la recherche un travail d'explicitation de la problématique des étudiants au moyen d'un entretien ciblant le vécu spécifique à l'origine de leur projet doctoral.Je fais ce travail avec Louise.Elle souhaite créer puis expérimenter un programme d'accompagnement gérontologique audacieux basé sur l'autonomisation des personnes âgées dans le contexte du vieillissement actuel de la cohorte des

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.029
metaresearch head score (Gemma)0.041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.152

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0290.041
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0050.014
Scholarly communication0.0090.008
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.807
GPT teacher head0.676
Teacher spread0.131 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations1
Published2018
Admission routes2
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