Paroles en dessin : l’habitat des exilés afghans au travers de techniques discursives et de techniques visuelles
Bibliographic record
Abstract
L’article présente une approche méthodologique avec un retour critique et réflexif sur une enquête menée dans le cadre de la thèse qui s’intéresse à l’habitat des exilés afghans en milieu rural français. Il souligne la nécessité de repenser les techniques d’entretien classiques, comme l’observation participante et l’entretien semi-directif, en intégrant des techniques visuelles, telles que le relevé habité, la carte mentale et le dessin commenté, afin de libérer la parole des enquêtés, d’améliorer la qualité des données recueillies et d’approfondir la compréhension phénoménologique des expériences des personnes exilées. La complémentarité entre les techniques discursives et d’observations, et les techniques visuelles est explorée pour mettre en avant les opportunités et les défis associés à leur utilisation conjointe. L’article est structuré en quatre parties qui examinent l’originalité des techniques visuelles au regard des objets de recherche, avant de présenter le cadre d’application de ces outils méthodologiques pour proposer une analyse réflexive des données collectées pour mieux appréhender les défis liés à l’analyse qualitative et aux résultats de cette enquête.
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 | 0.038 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.013 |
| Open science | 0.004 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".