Filmer les soins. Données vidéo et recherche qualitative
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse aux enregistrements vidéo comme données de sciences sociales, en particulier dans l’étude des institutions de santé. Sont abordés leurs apports et les enjeux entourant leur production et leur analyse. La vidéo permet la captation de situations naturelles et d’un nombre élevé d’informations. Si cet outil a été principalement utilisé par des études consacrées aux actions situées, il peut être pertinent pour différents types d’études. L’article présente les choix pratiques et les contraintes techniques qu’il implique. Le texte s’intéresse également aux négociations nécessaires afin de faire accepter la présence de caméras au sein des institutions de santé et le degré variable de résistance qui peut y être opposée. Finalement sont abordées les questions éthiques associées à la captation vidéo de données médicales. Au final, l’article souhaite montrer la pertinence de la prise en compte de cet outil de récolte de données parmi ceux étant disponibles aux sciences sociales.
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 | 0.012 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 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".