Chapitre 2. Méthodologie
2.3 Analyse des données de remerciements
2.3.4 Analyse qualitative de contenu
Les types de contributions reconnues dans les remerciements, identifiés par le processus de traitement automatique du langage naturel et examinés au niveau macro par l’analyse de correspondance, ont ensuite fait l’objet d’une analyse qualitative de contenu. Plus précisément, l’analyse de correspondance a mis en lumière les tendances disciplinaires en matière de contributions remerciées alors que l’objectif de l’analyse qualitative est de contextualiser les résultats obtenus par les méthodes quantitatives en retournant au texte original des remerciements. En effet, dans certains cas, le sens d’un syntagme nominal est étroitement lié à son contexte, notamment disciplinaire. Par exemple, le syntagme nominal « speaker » réfère à plus d’une signification dans le contexte des remerciements. En médecine clinique, le terme « speaker » est principalement utilisé dans les déclarations de conflits d’intérêts, comme dans l’extrait suivant : « Dr. Averna has received payments for the provision of […] Participation as a speaker at scientific congresses: Aegerion, AstraZeneca, MSD, Mediolanum, Sanofi, Amgen. » (Averna, 2015). Dans d’autres
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disciplines, par contre, le même terme est plutôt utilisé pour remercier un individu pour une contribution précise, comme dans l’exemple suivant où les auteurs soulignent la contribution d’un anglophone à la rédaction ou la révision du manuscrit : « we also would like to thank Dr. Paul Hobson, native speaker, for revision of the manuscript » (Gastón et al., 2015).
L’analyse qualitative s’est concentrée sur les syntagmes nominaux les plus fréquents du corpus des remerciements, tel qu’identifiés par l’analyse de correspondance. Les 214 syntagmes nominaux les plus fréquents15 du corpus des remerciements ont d’abord
été décomposés en mots afin de pouvoir éliminer les mots occurants dans plus d’un syntagme nominal; ces mots redondants ont ensuite été exclus des mots unitaires (p. ex. « technical assisance » est décomposé en « technical » et « assistance » et comme le mot « assistance » est présent dans plus d’un syntagme nominal de notre corpus, une seule occurrence est conservée). Nous obtenons alors une liste de 154 mots distincts. Vingt mots ont ensuite été sélectionnés dans cette liste suivant les principes de l’échantillonnage par choix raisonné. Les cas retenus pour le codage ont été sélectionnés puisqu’ils offraient des manifestations utiles et pertinentes du phénomène à l’étude (Patton, 2002). Ainsi, la sélection des mots inclus dans notre échantillon s’appuie sur les résultats de l’analyse de correspondance qui met notamment en lumière les énoncés et déclarations préformulés comme dans l’exemple suivant : « The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript ». Une attention particulière a donc été accordée aux mots fréquemment utilisés dans ce genre d’énoncés (p. ex. analysis, collection, design, preparation). L’échantillonnage a également été orienté vers les mots à caractère polysémique, ceux-ci pouvant potentiellement mener à des significations contextuelles différentes.
L’arbre de codage développé pour l’analyse qualitative a été construit de façon inductive par deux codeurs, en suivant le principe de réconciliation dans tous les cas de désaccord (« negotiated agreement », Campbell et al., 2013, p. 305; voir aussi Hruschka et
15 Les 214 syntagmes nominaux les plus fréquents ont été définis par un seuil minimal de 2 000 occurrences
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al., 2004; Schreier, 2012). L’arbre de codage, présentée dans le Tableau 4, est composé de 13 catégories. Le codage a ensuite été effectué selon le principe de saturation théorique en s’appuyant sur un échantillon qualitatif de textes de remerciements contenant un mot donné. De plus, l’échantillon est stratifié par discipline afin de pouvoir rendre compte de potentielles différences disciplinaires dans l’utilisation des mots. Les vingt mots de l’échantillon ont été codés dans un minimum de quinze phrases extraites du texte de remerciement original pour chacune des douze disciplines incluses dans notre analyse, pour un total de 3 754 cas codés. Les vingt mots ont été codés dans leur contexte de remerciements original, en utilisant la phrase comme unité d’analyse. Le codage est guidé par la question : « Dans quel contexte est utilisé ce mot? ». Un seul code a été appliqué à chacune des occurrences codées avec pour objectif de qualifier le contexte dans lequel le mot est utilisé.
Tableau 4. – Arbre de codage : catégories de contenu des remerciements et leur définition
Category Definition Example
Financial
disclosure Includes all types of funding and financial support or assistance. “The financial assistance of the National Research Foundation (NRF grant: Unlocking the future- FA2007043000003) towards this research is hereby
acknowledged.” Conflict of
interest Refers to potential or actual conflict of interest or the absence of conflict of interest, which can be financial or otherwise.
“P.A.P. has an equity interest in Digital Proteomics, LLC, a company that may potentially benefit from the research results.”
Disclaimer Responsibility disclaimer that
content/opinions/conclusions are those of the author(s) solely and not of the funder or of another organization.
“The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript.”
Ethics Refers to ethical review, ethical approval of the research; can include some form of "seal of approval" by agencies.
“Institutional review board approval was granted under University IRB
PRO12110345.” Peer
communication Refers to intellectual contribution and communication with colleagues and peers, trusted assessors. Includes the process of comments, feedback, suggestions and peer review.
“Tim Birt, David Anderson, Anna Tigano, Rebecca Taylor, Nathaniel Clark,
Catherine Dale and Raphael Lavoie provided insightful discussions.”
Investigation
and Analysis Refers to specific tasks such as the collection, treatment and analysis of data; the cycle of pre-writing work.
“Thanks Dr. Dongliang Li and Dr. Jianjun Cao from Nanjing Xiaozhuang University,
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for their help on field work and data analysis.”
Supervision and
Management Tasks and roles related to supervision, leadership and management responsibilities. “Research included in this review was partly completed at the University of Newcastle, Australia, under the supervision of Dr John Clulow and Dr Micheal Mahony.”
Materials and Resources
Refers to all kinds of study materials, samples, computing resources,
infrastructure, physical installations and instrumentation and reagents. People as objects of study (such as patients or population/sample) are also included.
“We thank Calcul Quebec and Compute Canada for access to the Mammoth supercomputer.”
Writing Includes creation and/or presentation of the published work: original draft preparation, contribution to the writing itself; can include the creation of visualizations, maps, figures, tables, and illustrations.
“We thank Donald Cochrane, University of Saskatchewan, for his writing assistance”
Dissemination Includes project, documents, and other forms of dissemination, such as conference presentations. Includes issues linked to cost of publication and open-access models.
“Data and supporting materials necessary to reproduce the numerical results will be available at www.hobolt.com upon publication.”
Organization Refers to institutions or organizations, research centres, research groups, research chairs (can include funding organizations).
“The second author would like to thank Guangxi Experiment Center of
Information Science.”
Combination Two or more clear categories combined. “The authors are grateful to the two referees and the editor for comments and suggestions and to Alfio Viola (University of Catania) for SEM assistance.”
Vague or other Meaning cannot be inferred or is not
covered by any other categories. “We thank Jonas Klevas and Dainius Prakapavicius for their contribution during various stages of the paper preparation.”