La triangulation méthodologique pour libérer la parole des personnes désignées comme « handicapées mentales » et de leur entourage familial et professionnel en France et au Mexique
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de l’article est de réfléchir à l’élaboration d’une stratégie incluant diverses démarches d’investigation pour libérer la parole des personnes désignées comme « handicapées mentales », mais aussi de leur entourage familial et professionnel sur un terrain associatif multi-situé entre la France et le Mexique. Pour ce faire, les fondements et la pertinence des quatre techniques méthodologiques employées, certaines plus classiques, comme les entretiens de recherche et les observations participantes, et d’autres plus innovantes, à l’instar des focus groups et d’un cours d’éducation sexuelle sont interrogés. Les apports de chaque technique en lien avec l’objet de recherche sont exposés, en soulignant leur complémentarité mais également certaines limitations. Le fil conducteur autour duquel s’articule cette réflexion réside dans le caractère dynamique et changeant de la stratégie méthodologique dans une recherche qualitative, qui dépend du positionnement du chercheur et de ses (im)possibilités d’accès à certains terrains. Ainsi, le champ du handicap constitue un objet d’étude propice à revisiter les différentes techniques méthodologiques.
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 | 0.037 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".