Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une réflexion visant à ouvrir la boîte noire que constitue l’entretien \nde groupe en examinant les processus sociaux à l’œuvre dans l’usage qui en a été fait \nlors d’une recherche doctorale réalisée à l’appui d’une perspective interactionniste \n(Morrissette, 2009a). Dans cette optique, le contrat collaboratif qui a lié la chercheuse \naux participantes est examiné, de même que les choix théoriques et épistémologiques \nretenus en relation avec cette pratique d’enquête. Il ressort de l’analyse de la démarche \nméthodologique que la dynamique des entretiens de groupe réalisés s’est modifiée en \nfonction de l’évolution du contrat collaboratif, évolution tributaire de la flexibilité avec \nlaquelle la chercheuse a abordé le terrain d’investigation ainsi que d’une prise en \ncharge graduelle de la coconstruction de l’objet de préoccupations mutuelles par les \nparticipantes. En conséquence, les entretiens de groupe qui suivaient au départ le mode \nde l’entretien d’explicitation se sont graduellement transformés vers un mode plus près \ndes groupes de discussion.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".