Bibliographic record
Abstract
Ce chapitre a deux finalités. Premièrement, celle de transmettre de manière accessible et synoptique les rudiments au sujet des étapes devant être mises en place dans la réalisation d’un projet faisant usage des méthodes de la cartographie des concepts en groupe (CCG). Il s’agit d’un cadre méthodologique mixte, qualitatif et quantitatif, ascendant et participatif, qui permet de produire et de partager un cadre conceptuel complexe d’une thématique d’intérêt entre parties prenantes formant un groupe de participants. Deuxièmement, celle de donner une voix à des managers-chercheurs qui ont choisi la CCG comme cadre méthodologique dans la réalisation d’une thèse de DBA. Il s’agit alors de présenter succinctement des éléments d’une réflexion que doivent mener les candidats de DBA pour justifier le choix de la CCG comme approche de recherche. Ces éléments sont exposés et décrits sous format questions-réponses permettant à des managers-chercheurs de mettre au jour ce que les manuels de méthodes ne présentent que trop peu et rarement : l’envers du décor de questionnements reliés au terrain, d’une part, et les diverses composantes de choix méthodologiques, d’autre part, à la lumière du recul de projets réalisés en contexte.
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 | 0.068 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.011 |
| Open science | 0.005 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.023 |
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".