La construction de sens à partir d’entrevues :le cas des immigrés de l’ex-bloc soviétique
Bibliographic record
Abstract
Faire de la recherche qualitative renvoie au besoin de comprendre en profondeur les présupposés sur lesquels se fonde l’action et également à voir comment joue l’analyse de l’information. Loin d’être un simple « laissez-faire », la recherche qualitative requiert du chercheur un processus de réflexion qui lui permette de ne pas rester pris dans l’énorme enchevêtrement de données qu’il a obtenues, sans quoi il n’arrivera qu’à faire des descriptions, sans pouvoir voir « ces sens que les gens associent au monde qui les entoure » (van den Hoonaard, 2007, p. 27). La possibilité de récupérer des interprétations d’expériences personnelles à partir de récits s’inscrit dans l’intérêt plus large de récupération du sens que les acteurs eux-mêmes donnent à leurs expériences de vie, incluant les re-significations de celles-ci au fur et à mesure que de nouvelles expériences sont vécues. Lorsqu’elles sont racontées, les expériences passées sont toujours réinterprétées à la lumière des évènements vécus entre le moment où l’expérience est vécue et le moment où on la raconte. À la difficulté propre à l’analyse qualitative s’ajoute le risque d’intervention des grilles d’interprétation (Holstein & Gubrium, 1995) qu’impose la culture des chercheurs, lesquelles doivent être prises en compte pour éviter une interprétation erronée des réponses des acteurs.
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 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 | 0.010 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".