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Formalized modeling of qualitative case studies
Thèse de doctorat : Université de Neuchâtel, 2013 ; 2399.
Cette thèse vise à résoudre les problèmes de modélisation et de traitement émergeant dans les études de cas qualitatives. Fondée sur la grounded theory, une méthode complète est proposée, initialement élaborée sous la forme d'une solution de workflow. Une combinaison d'ontologies est proposée servant à la représentation des connaissances, l'intégration et l'extraction. Sur la... PlusAjouter à la liste personnelle
- Résumé
- Cette thèse vise à résoudre les problèmes de modélisation et de traitement émergeant dans les études de cas qualitatives. Fondée sur la grounded theory, une méthode complète est proposée, initialement élaborée sous la forme d'une solution de workflow. Une combinaison d'ontologies est proposée servant à la représentation des connaissances, l'intégration et l'extraction. Sur la base de cette connaissance, l'analyse du sujet est menée afin de découvrir les informations latentes sur les documents originaux afin de représenter les thèmes implicites et mettre en place des structures hiérarchiques complexes de ces sujets. Avec les structures construites, les inférences basées sur l'ontologie est effectuée pour produire de nouveaux faits afin d'aider les tâches du domaine. Cette méthode est applicable dans la plage de multilinguisme y compris les langues non alphabétiques comme le chinois. Des expériences testées sur l'outil mis en place montrent que la méthode proposée donne des résultats satisfaisants par rapport aux méthodes existantes. La thèse générale apporte une solution nouvelle et complète pour étudier et analyser profondément des textes d'étude de cas avec une méthode qualitative. Ces résultats apportent une série d'avantages pour plusieurs domaines qui partagent la même essence du point de vue du traitement des données.
- Summary
- This thesis aims to solve the problems of data modelization and processing emerging in qualitative case studies. Established on grounded theory, a comprehensive method is proposed, initially elaborated in the form of a workflow solution. A suit of ontologies are proposed serving for knowledge representation, integration, and extraction. Based on this knowledge, topic analysis is conducted to discover the latent information out of the original documents in order to depict the implicit themes and set up sophisticated hierarchical structures of these topics. With the built structures, ontology inference is carried out to produce new facts to assist domain tasks. This method is applicable within the range of multiple lingualism including non-alphabetical languages such as Chinese. Experiments tested on the implemented tool demonstrate that the proposed method offers satisfactory results compared with existing methods. The overall thesis provides a novel and complete solution to profoundly study and analyze case study text with a qualitative method. It brings a series of benefits to a couple of domains which share similar essence from the point of view of data processing.