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
Sexy, les données qualitatives ? C’est ainsi que les décrivent Miles et Huberman (1994, p. 1), des chercheurs qualitatifs réputés ! En effet, nombre de lectrices et de lecteurs habitués aux sciences dites naturelles disent que lire un article qualitatif, c’est un peu comme entendre « la voix » des participantes et participants, comme se faire raconter leur vision personnelle des choses et des événements. Les résultats qualitatifs « sonnent vrai » et résonnent avec le vécu et l’expérience personnelle des individus qui les lisent. Ils paraissent ainsi habituellement plus convaincants et moins arides que les résultats d’analyses de variance (ANOVA), de régressions ou d’analyses acheminatoires (Miles & Huberman, 1994). Ce n’est pas surprenant, puisque les recherches qualitatives se basent souvent sur les mots, sur le langage, des « outils » qu’on utilise tous les jours pour communiquer avec nos semblables.
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 | 0.011 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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