Renouveler la recherche qualitative par les méthodes sensibles et les médias du co-design pendant la Covid-19
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur les dispositifs d’enquêtes mobilisés dans des recherches par le co-design dans des champs d’intervention diversifiés (santé, climat, risques naturels) en contexte de pandémie. Les méthodes sensibles et les médias du co-design jouent un rôle dans la méthodologie de recherche, pour s’immerger dans le terrain, co-construire les projets avec les participants et communiquer sur le projet en cours. L’accent est mis sur la phase d’enquête avec divers matériaux : photographie, vidéo, illustration, médias sociaux. La mobilisation de ces médias dans l’enquête soulève des questions méthodologiques, abordées à partir d’exemples : comment ces méthodes ont émergé dans des situations particulières et avec des participants spécifiques ? Quels médias ont été mobilisés et avec quelles visées ? L’article souligne les contributions et défis méthodologiques de ces approches renouvelées de la recherche qualitative. L’enjeu est aussi d’analyser les relations affectives générées par ces médias pour aborder des sujets complexes impliquant la sensorialité et d’en proposer un cadre réflexif pour la recherche qualitative.
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 | 0.255 | 0.271 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.022 |
| Open science | 0.004 | 0.013 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier 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".