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Record W4415622657 · doi:10.7202/1121032ar

Rencontrer, représenter et réfléchir <i>autrement</i> grâce à la BD : une question méthodologique

2025· article· fr· W4415622657 on OpenAlexaffvenueabout
Emanuelle Dufour

Bibliographic record

VenueAnalyses Revue de littératures franco-canadiennes et québécoise · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicParticipatory Visual Research Methods
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsESPACEContext (archaeology)Verisimilitude

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, j’explore comment la recherche-création (BD) peut ouvrir sur une nouvelle potentialité méthodologique, épistémologique et relationnelle au coeur de la recherche qualitative. M’appuyant sur ma propre thèse doctorale (2021a) – une recherche-création articulée autour d’une bande dessinée coconstruite autour du concept de (non-)rencontre entre les peuples avec plus d’une cinquantaine de contributrices et contributeurs autochtones et allochtones – j’examine comment le médium peut enrichir les modes de production et de transmission des savoirs. Ma démarche emprunte aux quatre formes de recherche-création identifiées par Chapman et Sawchuk (2012) – création pour, par, comme et à partir de la recherche – et repose sur un processus réflexif, relationnel et dialogique propice à l’émergence de savoirs réflexifs et expérientiels. Le volet graphique du projet Des histoires à raconter : d’Ani Kuni à Kiuna , par les Éditions Écosociété sous le titre de « C’est le Québec qui est né dans mon pays ! », nous a ainsi permis d’ouvrir un espace de dialogue, voire un outil de préparation à la rencontre et de mise en discussion des savoirs dans une perspective décoloniale. En somme, à travers la mobilisation d’un cadre théorique interdisciplinaire, j’argue que la bande dessinée peut être envisagée non seulement comme un outil de vulgarisation scientifique, mais aussi comme un moteur de production de savoirs, capable d’articuler les savoirs expérientiels et conceptuels, l’intime et le collectif, le sensible et l’analytique, tout en reconfigurant la triangulation des relations entre les chercheurs et chercheuses, les participants et participantes et le lectorat.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.069
metaresearch head score (Gemma)0.064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.069
Threshold uncertainty score0.364

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0690.064
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0100.073
Scholarly communication0.0250.028
Open science0.0040.010
Research integrity0.0050.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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.

Opus teacher head0.278
GPT teacher head0.573
Teacher spread0.295 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreMethods

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".

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Published2025
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