Bilan de la méthodologie de recherche utilisée dans les études en loisir : analyse de contenu d'articles empiriques publiés dans quatre revues scientifiques en 2002
Bibliographic record
Abstract
AvertissementL'auteur de ce mémoire ou de cette thèse a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire ou de sa thèse.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire ou cette thèse.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire ou de cette thèse requiert son autorisation. Liste des tableauxTableau 1 Synthèse de quatre bilans de recherche en loisir.............. " ........... .33 2 Portrait comparatif des revues scientifiques analysées .................... 63 En entreprenant cette étude, je savais que je m'enrichirais de nouvelles connaissances, mais je n'aurais pu estimer toute la valeur de l'encadrement que je recevrais.À ma directrice de recherche, celle qui m'a permis de mener à terme ce projet, j'exprime ma gratitude profonde.Merci immensément Chantal Royer, professeure au Département d'études en loisir, culture et tourisme de l'Université du Québec à Trois-Rivières pour la confiance que tu m'as accordée en me confiant la réalisation de ce bilan de recherche.Je garderai en mémoire ton oreille attentive et m'inspirerai de ta rigueur.Je dis aussi merci à Andrée Daigle, directrice de Les Arts et la Ville, pour la première chance professionnelle et le temps emprunté.À ma famille, ma vraie et ma belle, merci de votre support.À mes amis et, surtout, à mon amour, merci de tout cœur.vii Avant-propos En 2003, Loisir et Société / Society and Leisure publiait un numéro portant sur les défis, les enjeux et les perspectives méthodologiques relatifs aux études du loisir.En introduction, la directrice scientifique invitée, Chantal Royer, indique que cette édition printanière vise à marquer un temps de réflexion dans l'évolution de la recherche en loisir au Québec et dans le monde.Sont abordées entre autres questions : Quels sont les objets d'études et les questionnements que suscite le loisir?Quelles sont les approches méthodologiques utilisées?Quels défis et quels enjeux comportent-elles?Ces interrogations sont à l'origine de la présente étude entreprise à l'initiative de Chantal Royer, professeure au Département d'études en loisir, culture et tourisme de l'Université du Québec à Trois-Rivières avant la publication de ce numéro.Préoccupée par l'utilisation de la méthodologie de recherche en loisir et par la construction des connaissances, Chantal Royer avait observé, au cours de ses propres travaux et de sa participation à des comités de lecture, des changements dans les processus de recherche utilisés, les obstacles y surgissant et les solutions y étant apportées.En raison de mon expérience en analyse de contenu et de mon intérêt pour les méthodes de recherche, Chantal Royer me proposait, en janvier 2002, de réaliser un bilan de la méthodologie de recherche utilisée dans le domaine du loisir.L'idée était lancée!C'est donc avec grand enthousiasme que j'ai entrepris et réalisé cette étude de façon autonome, sous sa supervision.La présente recherche se penche donc sur un corpus datant de 2002, mais réfère à certains ouvrages publiés ultérieurement.
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 | 0.113 | 0.365 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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; 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".