Méthodologie de la théorisation enracinée

La Méthodologie de la théorisation enracinée (MTE), ou Grounded Theory, est reconnue pour sortir des sentiers battus, car elle diffère des démarches hypothético-déductives qui prévalent actuellement en recherche. Les principes d’enracinement des analyses dans les données, de théorisation inductive, d’ouverture à l’émergence, de remise en question constante des résultats provisoires et de circularité entre la collecte et l’analyse des données inscrivent résolument la MTE dans le courant de la découverte et de l’innovation. Ce livre, regroupant les textes de plusieurs spécialistes, rend compte de la riche diversité des approches et des usages de la MTE et des nombreuses perspectives qu’elle ouvre. Destiné aux étudiants et aux professeurs, il présente les enjeux fondamentaux liés à la MTE ainsi que des projets de recherche dans différentes disciplines (arts, éducation, communication, sociologie, santé, administration et management) utilisant cette méthode féconde.

L’intérêt de cet ouvrage réside dans son contenu résolument pratique. L’étudiant qui souhaite mener une recherche avec la MTE y trouvera des solutions pratiques à des problèmes courants. Ce livre présente également des exemples de ce à quoi ressemble, une fois achevée, une étude réalisée avec la MTE. Ainsi, le chercheur novice peut acquérir une meilleure idée de l’objectif à atteindre. Toute personne siégeant à un comité d’évaluation devrait aussi posséder un exemplaire de ce livre, le lire et s’y reporter au besoin. Ce livre l’aidera à comprendre pourquoi les projets de recherche en MTE n’ont pas de structure strictement prédéfinie et pourquoi ils doivent faire place à beaucoup de flexibilité tout au long de la démarche. Les connaissances qu’étudiants et professeurs auront acquises par la lecture de ce livre devraient leur permettre d’être mieux préparés à s’orienter dans le dédale des démarches inhérentes à la réalisation de tout projet de recherche : soit la rédaction de projets de recherche, la collecte et l’analyse des données.