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LLMs for Survey Text Analysis - A Performance Comparison Between Humans and GPT-5 on Inductive Content Analysis

Cette étude démontre que GPT-5.4 peut approcher la performance humaine dans l'analyse de contenu inductive de réponses à des enquêtes, atteignant des niveaux d'accord comparables à la fidélité inter-juges humaine et suggérant son potentiel en tant qu'outil de soutien évolutif pour la recherche qualitative.

Auteurs originaux : Leonardo Bergmann, Renata Gheorghiu, Ana Gvritishvili, Alex Mican, Chris Stewart, Topias Tolonen-Weckström

Publié 2026-08-25
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Auteurs originaux : Leonardo Bergmann, Renata Gheorghiu, Ana Gvritishvili, Alex Mican, Chris Stewart, Topias Tolonen-Weckström

Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

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