Compte-rendu d’une étude empirique portant sur la présence socio-affective des pairs dans une formation en ligne : les étapes de l’analyse des données qualitatives fondée sur l’analyse à l’aide des catégories conceptualisantes
Bibliographic record
Abstract
Les articles de recherche empirique accordent souvent peu de place à l’explicitation de la phase d’analyse des données; ce manque, qui peut être un écueil pour la compréhension de l’analyse et de l’interprétation des résultats, est en outre susceptible de jeter le doute sur la scientificité de la recherche qualitative exposée. Au vu de ce constat, le présent article se propose de mettre l’accent sur la manière dont a été analysée une partie de nos données empiriques dans le cadre d’une étude qualitative dont l’objectif était d’identifier et de modéliser les perceptions de présence socio-affective de pairs-apprenants dans un contexte de formation en ligne. Il vise précisément à rendre compte du processus analytique mis en oeuvre suivant la méthode d’analyse à l’aide des catégories conceptualisantes, portée par Paillé et Mucchielli (2016).
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 | 0.025 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".