Décoder les données qualitatives : aux sources de la question interprétative
Bibliographic record
Abstract
Contexte et problématique : De nombreux groupes de recherche en Europe et en Amérique du Sud et du Nord se heurtent à la question de la gestion de l’ambiguïté des données qualitatives comparativement aux données numériques du quantitatif. Un mot est plus difficile à interpréter qu’un écart entre deux valeurs numériques. Ceci décourage les chercheurs en santé à se tourner vers la recherche qualitative, malgré ses avantages amplement démontrés. Exégèse : Ce texte débute par un regard critique sur la nature de la connaissance, pour y exposer deux paradigmes complémentaires. Le paradigme pragmatique se démarque du paradigme positiviste notamment en raison des multiples réponses possibles à une seule question. Le texte conclut par une présentation des dispositifs soutenant la rigueur de l’interprétation des données qualitatives, notamment l’importance d’un cadre conceptuel et des critères de scientificité. Conclusion : La science ne peut échapper entièrement à l’interprétation. Loin de vouloir approfondir la polarisation entre postures positivistes et pragmatiques, ce texte se veut un argument pour la complémentarité entre les deux.
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 | 0.085 | 0.257 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.025 |
| Open science | 0.004 | 0.012 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".