L’adaptation et la flexibilité d’une chercheuredans l’évolution de sa démarche méthodologique
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à rendre compte de la souplesse et de la capacité d’adaptation telles qu’elles ont été déployées par une jeune chercheure dans une recherche doctorale portant sur la pratique des enseignantes de maternelle au regard de la psychomotricité. Après avoir situé l’angle choisi pour comprendre l’objet de recherche, nous décrirons comment la posture inductive de la chercheure a évolué tout au long de la démarche. Nous situerons comment celle-ci rejoint l’approche méthodologique par théorisation ancrée. En premier lieu nous nous attarderons à l’implication de la chercheure lors de la collecte des données et à sa flexibilité afin de mieux comprendre le phénomène à l’étude. Puis, en deuxième lieu, il sera question de la sensibilité théorique qui a évolué au cours de la démarche d’analyse. Cette partie retrace le parcours détaillé de la démarche et la déstabilisation vécue pour mener à bien les activités d’analyse. L’article présente également quelques résultats pour illustrer la théorisation émergente des données.
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 | 0.046 | 0.084 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".