Une approche biographique mixte pour renouveler l’étude du baby-boom
Bibliographic record
Abstract
Alors que le baby-boom est connu bien au-delà de la communauté scientifique, ses causes ne font toujours pas consensus parmi les chercheurs. De nouvelles approches ont émergé ces dernières années, les unes qualitatives, les autres quantitatives. Dans cet article, nous présentons un design de recherche qui articule ces types de données, leurs modes de collecte et leurs analyses. Nous nous basons sur un échantillon de calendriers de vie collectés parmi les résidents suisses de 65 ans et plus, qui a été complété pour un sous-échantillon de récits de vie. Demander à des personnes âgées de rapporter leur vie implique des oublis (volontaires ou non), des erreurs ou approximations. Nous en discutons les implications en matière de qualité, de validité et de représentativité des données. L’approche du parcours de vie offre le cadre nécessaire pour approcher la complexité des trajectoires individuelles, pour situer les biographies dans des contextes qui évoluent et pour intégrer les matériaux objectifs et subjectifs. Deux types de méthodes statistiques (exploratoire et confirmatoire) sont ensuite combinées avec le jugement rétrospectif des individus sur leurs trajectoires.
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 | 0.041 | 0.108 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".