Chapitre 7: comment lier concepts et donnesLe lien entre concepts et donnes sopre selon 2 dmarches de traduction: La mesure: la traduction de concepts en donnes: le chercheur aborde la littrature et en extrait les concepts qui lintressent.Labstraction: le chercheur explore la ralit au travers dun ou de plusieurs sites dobservation: traduction de donnes en concepts.Section 1: fondement de la dmarche de traduction1- Des concepts et des donnes: 1.1 monde thorique: lensemble des connaissances concepts disponibles ou en voie de construction dans la littrature. Lattention du chercheur en matire de traduction est porte sur le concept.1.2 Monde empirique: lensemble des donnes que lon peut recueillir ou utiliser sur le terrain: des faits des opinions , des observationsdans le domaine de la recherche en management , a peut tre un secteur dactivit, un population dorganisations(). Les donnes obtenues ( lments empiriques) sont censs approximer les concepts; pourtant , ils ne sont jamais capables ni de prsenter compltement, ni de dupliquer la signification des concepts thoriques sous jacents.2- Passer dun monde lautre: Monde thorique monde empirique: traduction de la dfinition conceptuelle adopte ( pour reprer les lments du monde empirique qui illustrent le plus finement possible cette dfinition) Monde empirique monde thorique: traduire les donnes disponibles sur le terrain en concepts qui leur sont sous jacents.Une dfinition conceptuelle ne possde pas de correspondance bijective dans le monde empirique: pour une dfinition conceptuelle , il nexiste pas de donnes empiriques correspondant exclusivement ce concept.On peut par ailleurs: relier un concept un ou plusieurs lments empiriques ( monde thorique) , relier un ou plusieurs lments empiriques un concept ( monde empirique) = correspondance non exclusive.2.1 La mesure: passage du monde thorique au monde empirique: les procdures par lesquelles les observations empiriques sont ordonnes ( la mesure en sciences sociales doit tre envisage dans un sens plus large que dans les domaines comme la physique ou la biologie.) La mesure peut ne pas tre exprime par un nombre, dans ce cas , la dmarche de traduction comprends de 3 4 tapes: (illustration: recherche qui tudie lvolution des organisations)I. dceler les grandes lignes, qui conduisent extraire le concept (efficacit stratgique).II. Dfinir les composantes de ce concept = facettes = dimensions = dfiniens (performance commerciale /performance financire) III. Prcision de nature des donnes recueillir pour chacune des dimensions retenues= ces donnes sont appels indicateurs ( CA/ PROFITS).IV. Etape supplmentaire de la mesure dun concept: dfinition dun indice ( profits / CA).2.2 Labstraction: point de dpart de la recherche: monde empirique. consiste formuler les donnes, formuler des indices.Vocation descriptive ou thorique de labstraction: Vocation descriptive: 1/ description: classer les donnes en catgories, dfinir des codes lmentaires par rapport au type de phnomnes tudis , croiser ces codes au sein de matrices. 2/ description analytique: se laisser guider par les donnes, ces dernires mnent la dcouverte des catgories et de leurs liens par un processus dessai/erreurs: on peut aboutir plusieurs cadres descriptifs.Vocation thorique: les donnes sont orchestres en accord avec la reprsentation de la ralit qui a servi de base dinvestigation au chercheur: regrouper des donnes similaires et leur attribuer des labels conceptuels.3- Les moyens de traduction3.1 Instruments de mesure: Apprhender la nature des indicateurs: permettent dassocier une valeur ou un symbole une partie de concept ( ex: le taux daccroissement des ventes pour mesurer le dynamisme de lenvironnement): peuvent tre de nature qualitative ou quantitative ( ex: une chelle de mesure de type de Likert de 7 points: tout fait daccord pas du tout daccord). Grer le nombre dindicateurs: plusieurs indicateurs pour un concept donn peuvent tre recenss. Il existe , des correspondances prexistantes entre des concepts et des indicateurs sous la forme de proxy ou variable proxy: mesure indirect dun concept . ( la performance peut tre mesure par la proxy: cours de laction).Le chercheur peut galement dfinir des indices avec dautres instruments de mesure que les chelles. Une combinaison particulire dindicateurs peut synthtiser une partie de concept. Lors de cette combinaison , le chercheur doit prendre garde ne pas dnaturer le lien entre les indicateurs inclus dans lindice et le concept. (ex: en utilisant le CA et le profit comme mesure de la performance , le chercheur construit un indice exprim par le rapport profit sur CA , il doit alors prter attention ce que les variations de cet indice traduisent avec la mme signification des 2 indicateurs: lors daccroissement de la performance , on sattend une augmentation du CA et du montant du profit). Or , une augmentation du numrateur et dnominateur peut se compenser et laisse lindice stable: mesure devient inoprante.3.2 procds dabstraction: le niveau dabstraction vis par le chercheur une influence sur la sophistication des procds et des mthodes: il peut envisager de proposer un concept , un ensemble de concepts , ou leurs relations ou bien encore laborer un modle ou une thorie. Codage ouvert: nommer et catgoriser les phnomnes grce un examen approfondi des donnes: consiste rduire progressivement le nombre dunits avec lesquelles le chercheur doit travailler, nommer les catgories constitues(il est conseill au chercheur de proposer ses propres appellations tires du terrain: in vivo ) Le codage axial: plus sophistiqu, vise spcifier chaque catgorie en terme de causalit , de contexte, dactions-interactions , et de consquences de ces dernires: mettre profit lensemble des donnes empiriques dont il dispose. Le codage slectif: on parle dintgration ou dlaboration thorique, vise dfinir une catgorie centrale partir de laquelle on cherche relier lensemble des proprits des catgories dcouvertes prcdemment. liaison cl: une mtaphore, un modle, un schma gnral , une ligne directrice qui permet au chercheur doprer des regroupements parmi ces donnes, sert de base non plus au regroupement des donnes mais des catgories elles mmes.Section 2: concevoir la dmarche de traduction: 1- Cas de la mesure: 1.1 il faut effectuer un choix des donnes disponibles utiliser et envisager leur ajustement au contexte particulier de la recherche. Comment faire un choix? reprer les mesures qui sont mieux appropries la recherche , en sappuyant sur: la fiabilit , la validit , la faisabilit oprationnelle.La faisabilit oprationnelle: instrument de mesure souvent suggr par la littrature; lapprciation de ce critre se fait partir du vcu des chercheurs et de leurs exprience quant lutilisation dune mesure spcifique. Les ajustements ncessaires: le chercheur doit contextualiser les instruments de mesure utiliss.Ex: la traduction dune chelle: une recherche en franais , qui sa disposition une chelle amricaine adapte son concept: 1: on fait appel un professionnel bilingue pour traduire en langue franaise lchelle en question . 2: lchelle traduite doit tre traduite nouveau en sens inverse par un autre professionnel pour comparer les 2 chelles , afin dapprcier si loriginale est conforme la version obtenue, puis il lui faut dtablir nouveau la fiabilit et la validit de lchelle.1.2 amliorer lexistant ou innover: dans le cas dinsuffisance de donnes , le chercheur peut amliorer celles disponibles , ou construire des instruments nouveaux: lamlioration ou linnovation des instruments fait partie quasi intgrante dune dmarche de traduction.

2- Cas de labstraction: manire de correspondance entre ensemble de donnes disponibles et des concepts.2.1 principes de regroupement et de classification de donnes: les donnes dont le chercheur dispose dpendent essentiellement de son champ initial dinvestigation qui laide laborer des liaisons cls. Il y a diffrents principes de classification des donnes: 1/ classification thmatique: par lintermdiaire de comparaison, se baser sur le principe de similarit des phnomnes.2/ classification technologique: respecter lordre temporel des donnes.3/ classification selon lide de simultanit: ex: raction des ouvriers et des chefs dquipes suite lordre de laugmentation des cadences.4/ des catgories selon le niveau structurel de complexit.5/ classification reposant sur la notion de gnralits conceptuelles: ordonner les donnes en fonction de leur degr dabstraction.Levier conceptuel: communiquer avec dautres chercheurs peut tre utile lors de lutilisation des mthodes de catgorisation.2.2 le chercheur comme composante de labstraction: le chercheur peut tre envisag comme un instrument , car la dmarche de traduction est influence par les qualits mme du chercheur.Les auteurs ont peur de la perception des auteurs , ils ont peur doprer ce que Barley appelle un faux pas , , cette crainte les conduisent sinterroger sur eux-mmes , limage quils projettent .Mesurer un concept thorique par des mesures tests et rels.Les problmes lies loprationnalisation: (cart entre donnes et thorie)=(outils de dimension)=(surcharge dun concept).chapitre 8: Les chantillonsLes choix constitus pour constituer un chantillon auront un impact dterminant tant en termes de validit interne (sassurer de la pertinence et de la cohrence interne des rsultats, par rapport aux objectifs dclars du chercheur) que de validit externe ( la possibilit dtendre les rsultats obtenus sur lchantillon dautres lments dans des conditions de temps et de lieu diffrentes).Les caractristiques de lchantillon influanant la validit: Le caractre htrogne(recherche privilgie la validit externe) et homogne(recherche qui privilgie une validit interne) des lments influe sur la validit externe et interne de ltude. (ex: lorsque les individus sont trs diffrents, il est possible que certains soient plus ractifs que dautres au traitement , du fait de facteurs externes non contrles agissant sur la variable tudie, lutilisation dun chantillon dlments homognes permet de dlimiter ces risues et damliorer la validit interne au dtriment de la validit externe).Section 1: slection des lments de lchantillon 1. Les diffrentes mthodes: La validit externe peut tre obtenue par 2 modes dinfrence: infrence statistique ( gnraliser sur la base de proprits mathmatiques les rsultats obtenus de lchantillon la population dont il est issu); infrence thorique ( gnraliser des propositions thoriques sur la base dun raisonnement logique).4 catgories de slection dchantillon: 1/chantillons probabilistes: lorsque lon cherche estimer la valeur dun paramtre ou dun indicateur, les chantillons probabilistes permettent de calculer la prcision des estimations effectues. Ltude de lchantillon prsente de nombreux avantages par rapport au recensement; nanmoins, il est conseill de recourir un recensement lorsque les populations sont de tailles trs petites pour des raisons de crdibilit des rsultats.*chantillon alatoire simple: chaque lment de la population prsente une probabilit identique dappartenir lchantillon. Prsente linconvnient de ncessiter une liste exhaustive et numrote de la population, cots levs de collecte des donnes.*chantillon systmatique:ne ncessite pas de dresser une liste numrote des lments de la population. La procdure de tirage consiste choisir le premier lment de manire alatoire sur la base de sondage , les lments suivants tant ensuite slectionns intervalle rgulier. Il faut donc vrifier ce que le pas ne correspond pas une ralit susceptible de biaiser les rsultats.(ex: si la base de sondage fournit des donnes mensuelles dans un ordre chronologique , et que le pas est un multiple de 12 , les donnes collectes seront toujours relatives au mme mois de lanne).*chantillon stratifi: segmenter la population en fonction dun ou de plusieurs critres dfinis priori, les lments doivent tre homogne lintrieur duns strate et trs htrogne dune strate lautre.*chantillon plusieurs degrs: 1er degr: slection dlments appels units primaires, 2me degr: slection de manire alatoire de sous ensemble appels units secondaires.*chantillon par grappes: cas particulier dchantillon 2 degrs: 1er niveau: slection des grappes de manire alatoire.2me niveau: recensement des individus. Cette mthode est peu exigeante en termes de fichiers: seule une liste des grappes est ncessaire comme base de sondage, cots de collecte dinformation est relativement bas.2/chantillons par quotas: (mthode non alatoire) le premier type de procdure consiste remplir les quotas en fonction des opportunits qui se prsentent: le risque est que lchantillon comporte des biais de slection. le 2me type de procdure est dit pseudo alatoire: une liste des lments de la population est alors ncessaire( un annuaire professionnel par ex) 3/le choix raisonn: (gnralisation de type analytique) repose sur le jugement , ne ncessite ni procdure particulire ni base de sondage. pour les petits chantillons , une mthode par choix raisonn donne daussi bons rsultats quune mthode probabiliste.La technique de la boule de neige: utilise pour les populations difficiles identifier, consiste trouver un premier rpondant qui vrifie les critres de slection dfinis par le chercheur , on demande ce rpondant de dsigner dautres qui seront eux aussi susceptibles de prsenter les caractristiques requises. Comporte un biais de slection potentiel.4/ chantillon de convenance: slectionn en fonction des seules opportunits qui se sont prsents au chercheur sans quaucun critre de choix nait t dfini priori.2. Constitution dchantillons apparis:Utilis dans les recherches qui reposent sur lexprimentation: prsente des caractristiques similaires sur certains critres jugs pertinents, de manire sassurer que leffet mesur provient de ou des variables tudies et non de la diffrence de composition des chantillons.2mthodes: la plus frquente la randomisation: rpartir de manire systmatique des individus entre diffrents groupes: scinder un chantillon initial en plusieurs groupes.(fait grce la mthode dchantillonnage automatique), la seconde mthode consiste contrler la structure des chantillons priori ,on procde une stratification de la population en fonction des critres susceptibles dagir sur la variable tudie.Apparier les lments avant deffectuer une randomisation est le meilleur moyen de rduire les erreurs dues aux diffrences de composition de groupes.3. Les biais de lchantillon3catgories de biais: * variabilit des estimations: diffrences dans les rsultats obtenus quil est possible de constater dun chantillon lautre. Diminue lorsque la taille de lchantillon augmente.*les biais de lchantillonnage: sont soit relatifs au processus de slection des lments de lchantillon, (conditions de tirage alatoire ne sont pas respectes). Rencontrs beaucoup dans les mthodes non alatoires (pas de possibilit de contrler la probabilit quun lment appartient lchantillon);soit relatif lutilisation dun estimateur biais: certains estimateurs prsentent , de bonnes proprits, qui conduisent effectuer directement de bonnes estimations, si non on parle destimateur biais.* biais non lis lchantillonnage: biais lis labsence de lobservation =biais de couverture=biais des non rponses (problme didentification de la pop tudie) et biais lis lobservation.3.1 Les biais de couverture pop tudie ne correspond pas la pop de rfrence. Il faut spcifier les critres qui permettront didentifier prcisment les lments de la pop de rfrence. Si non 2 types derreurs peuvent surgir: *les erreurs de dfinition: critres spcifis de manire peu pertinente ou insuffisamment prcise. *erreurs de liste: biais potentiel des chantillons probabilistes. Proviennent des erreurs de lenregistrement ou encore de linstabilit de la pop tudie.3.2 les biais dus aux non rponses deux origines: le refus de la part dun lment contact, ou limpossibilit de contacter un lment slectionn pour appartenir lchantillon. Si les non rponses ne sont pas distribus de manire alatoire, les rsultats peuvent tre entachs de biais. Un nombre important de non rponse peut mettre en cause la validit de recherche.Section 2: dterminer la taille de lchantillonTaille minimale requise pour obtenir des rsultats avec un degr de confiance satisfaisant.1. Taille dun chantillon pour un traitement quantitatif:Les facteurs influant sur la taille dchantillon: le seuil de signification, la prcision souhaite, la technique dchantillonnage utilise.1.1 les chantillons destins la description: principal critre: prcision qui dpende de +ieurs facteurs: seuil de signification, variance de la pop, la taille de pop.1.2 Variance de la pop et taille de lchantillon indicateur de dispersion des observations , qui reste dans de nombreuses recherches inconnu.il faut lestimer pour lintgrer dans le calcul de la taille dchantillon. Seuil de signification et taille de lchantillon: % de chances de se tromper: plus il est faible , meilleur est le rsultat.( on utilise par convention des seuils de 1 5 % voire 10% selon ltude) Prcision et taille dchantillon: intervalle de confiance. Technique dchantillonnage et taille de lchantillon: la mthode dchantillonnage modifie la variance de lchantillon, quelle que soit la mthode dchantillonnage choisie, il est possible destimer la taille de lchantillon par des approximations.Coefficients dajustement de la variance selon la mthode dchantillonnage

Mthode dchantillonnage Deff Remarques sur coef Deff

Echantillons stratifis0.5 0.95Le ratio dpend de nombre de strates et de la corrlation entre les variables utilises

Echantillons plusieurs degrs1.25 1.5 Leffet de la mthode peut tre partiellement rduit par lutilisation simultane de la stratification.

Echantillons par grappes 1.5 3.0Le ratio dpend du nombre des grappes, de lhomognit des individus appartenant chaque grappe et de lutilisation ou non de la stratification.

On peut grce a ces coefs calculer la taille de lchantillon de manire simple partir de la formule de base. Il suffit de multiplier la variance par le coef correspondant la mthode utilise s=s.deff. Taille de la pop et taille de lchantillon prise en considration lorsquon est devant un tirage sans remise et que le taux de sondage est lev (n/N). dans le cas ou lindpendance des lments de lchantillon nest pas garantie , il faut corriger la variance par un facteur dexhaustivit K (K= 1-n/N) , n: la taille de lchantillon corrig devient= nN/(n+N) 1.3 spcificits des chantillons destins tester des hypothses: de nombreuses critres doivent tre prises en considration: importance de leffet mesur et taille de lchantillon: lamplitude ou la forte relation entre 2 ou plusieurs variables de la pop. Puissance du test et taille de lchantillon: correspond en quelques sorte la probabilit de pouvoir mettre en vidence leffet tudi. La puissance du test est exprime par le coef ( 1-B): la probabilit de rejeter avec raison H0. Le coef B reprsente quant lui risque de 2me espce ou erreur de type 2: c..d. la probabilit daccepter H0 tort. Taille de lchantillon et nombre de paramtres estimer: nombre de variables et deffet dinteraction que lon souhaite tudier. Plus le nombre de paramtre estimer est grand et plus la taille de lchantillon doit tre grande.1.4 Taille de lchantillon contacter et taille de lchantillon utile pour dterminer la taille de lchantillon contacter , il est demand de prendre en considration des non rponses probables. La taille de lchantillon devra tre corrige du taux des rponses estim. Taille de lchantillon= chantillon utile/taux de rponse1.5 Arbitrage entre taille de lchantillon et architecture de la recherche lorsque lon dispose des lments htrognes dans une recherche , il y a le risque davoir une variance grande , et par consquent un chantillon grand: pour des raisons de fiabilit des rsultats , il nest pas toujours prfrable davoir des chantillons de taille grande: on peut rduire la variance en slectionnant des lments homognes dans un sous ensemble de la pop.cela permet dobtenir des rsultats significatifs avec un faible cot mais au dtriment de la validit externe.2. Taille dun chantillon pour un traitement qualitatif: (Dpend de lobjectif poursuivi)2.1 le cas unique: fait lobjet de controverses , certains auteurs considrent que ltude dun cas unique est impropre la gnralisation (connaissances idiosyncratiques).2.2 Les cas multiples: de mme que pour les chantillons destins des traitements quantitatifs, la confiance accorde aux rsultats augmente avec la taille de lchantillon. Principe de rplication: il existe 2 critres de slection des cas. Chaque cas est slectionn soit parce quon suppose trouver des rsultats similaires (cas de rplication littrale) soit parce que , selon la thorie, il devrait conduire des rsultats diffrents(rplication thorique). Principe de saturation: selon certains auteurs , la taille adquate de lchantillon est celle qui permet la saturation thorique. Elle est atteinte lorsquon ne trouve plus dinformations supplmentaires capables denrichir la thorie.Section 3: Dmarches de constitution dun chantillon1. Deux dmarches gnriques: La dmarche traditionnelle: Elle commence par la dfinition de la population de rfrence sur laquelle les rsultats pourront tre gnraliss par infrence statistique. 2ment elle consiste choisir une procdure dchantillonnage ,ensuite la dtermination de la taille de lchantillon afin de rpondre aux objectifs ainsi que la slection des lments de lchantillon, puis obtenir les informations souhaites pour constituer lchantillon utile de ltude .cette dmarche se termine par identification des biais et redressement de lchantillon.

la dmarche itrative: Elle suit une approche radicalement oppose la dmarche traditionnelle. on dfinit dabord lunit danalyse, puis on choisit une unit dobservation . on tudie des units similaires afin dmerger une thorie substantive avant de collecter et analyser les donnes . le processus sachve lorsque lon est parvenu la saturation thorique. Contrairement la dmarche classique, la taille et la composition de lchantillon ne sont pas prdtermines mais au contraire rsultent du processus itratif.

2. Quelques dmarches particulires: Constitution progressive de lchantillon dans une dmarche classique consiste collecter les donnes jusqu ce quon ait atteint le degr de prcision ou le seuil de signification souhaits, cette procdure permet daboutir un chantillon prs de deux fois moins grand que lorsquil est dtermin a priori. De plus, mme sil est possible de constituer progressivement un chantillon, il demeure intressant den estimer la taille a priori, car elle permet d'viter des efforts qui auraient abouti des rsultats peu satisfaisants. Constitution dun chantillon appari a posterioriPour pouvoir effectuer un test, lchantillon de contrle est alors construit a posteriori. A cet effet, un groupe tmoin est prlev dans la population de rfrence en respectant une procdure dchantillonnage alatoire de telle sorte que la structure du groupe de contrle reproduise celle du groupe observ. 3. Traitements ex post de lchantillon 3-1 Procdures de contrle et de redressement de lchantillonIl est souvent possible de corriger a posteriori des biais non lis lchantillonnage tels que les non rponses et les erreurs de rponse. Les non rponses: pour dtecter ce type de biais, on peut comparer la structure de lchantillon de rpondants avec celle de la population dont il est issu, partir de variables susceptibles dinfluencer le phnomne Etudi. Si un cart apparait, il est probable quun biais de reprsentativit existe.3 procdures de redressement des non rponses peuvent tre mises: Linterrogation dun sous chantillon de non rpondants: Un sous chantillon est dsign par tirage alatoire, le chercheur devant alors sefforcer dobtenir une rponse de lintgralit des lments appartenant ce sous chantillon. La ralisation dune stratification a posteriori: La stratification a posteriori est la mthode la plus utilise pour le redressement des non-rponses, elle nexige pas de connaitre les valeurs que prennent les critres de stratification pour chacun des lments de la population, il suffit de connaitre la distribution globale de ces caractres sur la population. Le remplacement des individus dfaillants: si lon ne dispose pas dinformations sur lensemble de la population, il reste possible de remplacer les lments dfaillant . Les erreurs de rponses: Cette procdure permet didentifier certains types derreurs, relatifs un enquteur ou une mauvaise comprhension de la question .par contre cette mthode est inefficace si le rpondant fournit volontairement une rponse errone. 3- 2 Traitement pour un chantillon trop petit la mthode du jackknife: consiste gnralement former les nouveaux chantillons en retirant chaque fois un lment de lchantillon de dpart de taille n, cela permet dobtenir n chantillons de taille n-1. Le traitement statistique est alors effectu sur chacun des n chantillons. ces rsultats sont ensuite agrgs et compars ceux de lchantillon initial. Lorsquil ya convergence, les rsultats peuvent alors tre considrs avec davantage de confiance. La mthode bootstrap: fonctionne comme la mthode du jackknife mais la constitution des chantillons est diffrente. Les chantillons sont obtenus par un tirage alatoire avec remise dans lchantillon de dpart et comportent le mme nombre dlments (n) que lchantillon de dpart.

Chapitre 18: la rdaction de travail de rechercheSection 3: processus de lcriture: 1. Quand crireIl est conseill de commencer lcriture le plus tt possible, car lcriture ne peut pas tre faite en une fois. Par ex: la revue de littrature et la mthodologie peuvent tre rdigs ds le dbut. Lavantage dcrire tt est purement fonctionnel. Le processus dcriture peut servir de rvlateur: sil se passe mal , cest sans doute que lon a rien dire ou que lon est pas encore capable de lexpliquer.les auteurs qui repoussent lcriture en voquant quils nont pas encore les ides parfaitement claires courent le risque de ne jamais commencer.2. Retours sur le manuscrit:Inciter les auteurs solliciter des commentaires sur leur manuscrit avant de le soumettre formellement une revue. Il est important de faire lire le doc (au moins 2 ou 3 rvisions majeures) des collgues , des tudiants qui puissent donner des conseils relatifs la recherche , et la manire dont larticle est crit.les commentaires porte souvent beaucoup plus sur la forme que sur le fond: on commente plutt ce qui est dj fait , pas sur ce sui reste faire: risque de reprendre ce qui est dj fait au dtriment de la compltion du manuscrit.3. Processus de rvision des revues majeuresChaque article est valu de manire anonyme par des spcialistes de domaine: lecteurs ou reviewers. Les valuateurs ne connaissent pas lidentit de lauteur, qui en retour ne connait pas non plus les valuateurs.(double blind review process) ceci garanti la neutralit de lvaluation.Le taux dacceptation des articles dans les grandes revues est trs faible.Il faut concevoir le processus de rvision comme une activit sociale dchange entre lauteur , le rdacteur en chef et les reviewers transformer les arbitres en entraineurs.Le meilleur apprentissage de lcriture darticle passe par un processus dessais /erreurs.Chapitre 19: Lenvironnement du chercheurLa carrire dun enseignant commence par lcriture dune thse et lobtention dun doctorat. Ce travail de recherche constitue plus une tape quun aboutissement.la thse est un travail personnel, nanmoins lenvironnement un rle non ngligeable sur sa ralisation.Section 1: Le directeur de recherche:Le directeur de recherche est un guide: aidera le jeune chercheur dfinir son sujet de thse.Un problem solver aidera le chercheur identifier puis rsoudre les diffrents problmes. Un mentor: une relation maitre/disciple ne manquera pas de stablir entre ces 2 personnes.Le choix du directeur de la thse est important pour la carrire du jeune enseignant; critres de choix:*la proximit intellectuelle du directeur de recherche avec la problmatique envisage.*la qualit acadmique du directeur de thse .*la disponibilit du directeur de thse(sassurer du nombre dtudiants inscrits en thse avec la personne envisage).Difficult de combiner entre ces 3 critres: un directeur qui publie dans des revues acadmiques sera moins disponible. Ainsi on peut mesurer l qualit acadmique du chercheur par la dure de la carrire acadmique de celui ci. Certains directeurs de recherche lancent des thses sur des sujets qui les intressent eux, mais dont on sait ds le dpart quelles nintressent aucun employeur.Il faut galement prendre en compte le centre de recherche ou lcole doctorale o le travail sera effectu (critres de choix: la rputation , les aspects matriels, louverture acadmique)