Des recherches collaboratives en sciences humaines et sociales (SHS)
Bibliographic record
Abstract
Qu’est-ce qui fait la particularité de la recherche collaborative au sein de la famille des méthodes qualitatives en sciences humaines et sociales ? Certes, elle se fonde sur un principe central qui est celui de la collaboration entre des chercheurs et d’autres acteurs de la scène sociale. Mais « collaborer » doit s’entendre dans quel sens et pour quelles finalités ? Pourquoi ne dirait-on pas coopérer ou participer ? En quoi peut-on différencier la recherche collaborative d’autres méthodes « impliquantes » telles la recherche-action ou l’observation participante ? Et si collaborer nécessite pour le chercheur de s’engager un peu plus ? Mais alors, comment peut-il encore prétendre participer à une activité scientifique ? N’est-il pas alors voué à être l’instrument d’intentions qui ne sont pas les siennes ? Sinon, quel est alors son statut et celui des autres collaborateurs ? Ce sont toutes ces questions qui sont au centre de cet ouvrage, non pas en y apportant des réponses a priori comme dans un manuel, mais en renvoyant à la recherche collaborative en acte, telle qu’elle s’est pratiquée dans divers endroits. Cet ouvrage regroupe les réflexions issues d’un colloque franco-québécois organisé lors du congrès de l’ACFAS 2010 à Montréal sur le thème suivant : « La recherche collaborative : postures et expériences de chercheurs ».
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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 | 0.147 | 0.187 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.020 |
| Open science | 0.004 | 0.021 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".