Des avancées en analyse qualitative :pour une transparence et une systématisationdes pratiques
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
La recherche qualitative a longtemps été la cible de critiques, lui reprochant de manquer d’objectivité, de validité, voire de scientificité. Aujourd’hui, si ce type de recherche semble mieux se positionner sur l’échiquier de la recherche scientifique tant dans le cadre des recherches subventionnées, commanditées ou institutionnelles, c’est qu’elle a connu, au fil des ans, des développements notables qui lui ont permis de se positionner plus clairement et d’asseoir sa pertinence quant à ses fondements, ses designs et ses procédures systématiques. Notre objectif n’est pas de dresser un bilan exhaustif de ces développements. Nous voulons plutôt faire le point sur quelques savoirs, pratiques et enjeux qui sont au coeur du processus d’analyse de données, en mettant à contribution des éléments de notre expérience personnelle en recherche. Une brève conclusion permettra de dégager de nouvelles préoccupations éthiques posées par certaines pratiques favorables de la part de la communauté scientifique.
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 | 0.034 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| 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 it