Ressources numériques en sciences humaines et sociales OpenEdition Nos plateformes OpenEdition Books OpenEdition Journals Hypothèses Calenda Bibliothèques OpenEdition Freemium Suivez-nous

Appel à participation à l’Ecole d’été sur les méthodes qualitatives en contexte numérique (LabCMO – Montréal)

A l’intention des doctorant·es en SHS

La numérisation croissante des pratiques sociales transforme en profondeur les objets, les terrains et les conditions de la recherche en sciences sociales, posant des défis épistémologiques, méthodologiques et éthiques renouvelés pour la recherche qualitative. Si le numérique ouvre l’accès à des données riches et à des terrains inédits, il oblige aussi à repenser les manières de collecter, d’analyser et d’interpréter des données denses afin de saisir la complexité située des pratiques en ligne et hors ligne.

Dans ce contexte, nous invitons les étudiant.es de  doctorat en sciences humaines et sociales (SHS) dont les projets mobilisent des méthodes qualitatives pour l’étude d’objets, de pratiques ou de terrains numériques, à poser leur candidature à l’École d’été sur les méthodes qualitatives en contexte numérique du LabCMO. L’événement se tiendra à Montréal et réunira une quinzaine de chercheur.es chevronné.es et une vingtaine de jeunes chercheur.es francophones.

L’école d’été se déroulera sur quatre jours, alternant conférences, ateliers pratiques, séances de mentorat et activités sociales. Parmi les thématiques abordées : la collecte et l’analyse de données, les défis méthodologiques propres au contexte numérique, les enjeux éthiques, les démarches de recherche partenariale et le transfert de connaissances. L’école d’été permettra ainsi aux participant.es de consolider leur posture méthodologique, d’affiner leurs dispositifs de collecte et d’analyse, et de développer un réseau universitaire spécialisé autour de la recherche qualitative en contexte numérique.

La date limite de dépôt des candidatures est fixée au 20 janvier 2026.

Pour postuler, veuillez remplir le formulaire de candidature et indiquer votre nom, vos coordonnées, votre affiliation institutionnelle et fournir un texte justificatif de 500 mots en français. Ce texte doit décrire votre sujet de recherche, son avancement et l’intérêt que vous portez à l’école d’été. Nous vous informerons si votre candidature a été retenue avant le 13 février 2026. Veuillez noter que les activités de l’école d’été se dérouleront en français.

Il n’y a pas de frais de participation. Les repas du midi et les déplacements à Montréal sont pris en charge. Des fonds sont également disponibles pour les étudiant.es provenant de l’extérieur de la grande région de Montréal et qui nécessitent une aide financière pour les frais de déplacement et d’hébergement. Veuillez indiquer sur le formulaire de candidature si vous souhaitez bénéficier de cette aide.

L’école d’été est organisée par les professeur.es Guillaume Latzko-Toth (Université Laval), Florence Millerand (CIRST, UQAM), David Myles (INRS), Alexandre Coutant (UQAM), Mélanie Millette (UQAM) et la doctorante Elsa Fortant (INRS); avec la collaboration de l’équipe de coordination du CIRST (Jean-Benoit Cormier Landry, Martine Foisy).

Cet événement bénéficie du soutien financier du CRSH (programme Connexion), de la Chaire Fernand-Dumont sur la culture (INRS), de la Chaire de recherche du Québec sur l’intelligence artificielle et le numérique francophones (INRS/UQAM), du CIRST et de la Faculté de communication de l’UQAM.

Pour toute question, veuillez contacter la coordonnatrice de l’école d’été par courriel à fortant.elsa@uqam.ca


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Victor Potier (21 décembre 2025). Appel à participation à l’Ecole d’été sur les méthodes qualitatives en contexte numérique (LabCMO – Montréal). Sociologie de la Consommation et du Numérique. Consulté le 7 mars 2026 à l’adresse https://doi.org/10.58079/15ejs


Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.