Étude comparative des logiciels d’aide à l’analyse de données qualitatives : de l’approche automatique à l’approche manuelle
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article vise à effectuer un survol descriptif des plus récentes versions de douze logiciels d’aide à l’analyse de données qualitatives (LAADQ). La recension est organisée autour d’une typologie divisée en trois axes, soit les logiciels qui privilégient l’une ou l’autre des approches automatique, semi-automatique ou manuelle. Ces axes ne s’excluent pas mutuellement puisque de plus en plus de concepteurs combinent plusieurs modules dans un même logiciel, permettant de varier les analyses. Néanmoins, chaque logiciel propose habituellement une finalité prévalente, sur laquelle nous insistons lors de l’analyse comparative. Nous décrivons d’abord les caractéristiques principales des logiciels, puis nous présentons leurs forces et leurs limites. Un tableau synthèse comparatif à la fin de l’article permet une consultation rapide des différents outils disponibles sur le marché. Nous espérons ainsi pouvoir orienter les différents choix s’offrant aux chercheurs et faciliter leur décision.
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 | 0.087 | 0.162 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.016 |
| Open science | 0.005 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".