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QDA Converter

Un convertisseur rapide pour les analystes de données qualitatives qui déplacent des jeux de données QDA entre formats.

QDA Converter Abstract icon showing two blocks and arrow conversion between formats.

Vérifiez par vous-même

À propos de cet outil

Le QDA Converter permet le transfert des datasets issus de l’analyse qualitative afin de faciliter la migration entre outils et l’archivage. Il accepte des jeux de données sources issus de formats QDA courants et produit un fichier dans le format cible en préservant les schémas de codage, les mémos, les annotations et les structures hiérarchiques. L’outil utilise des adaptateurs spécifiques au format qui traduisent l’entrée en un modèle interne unifié, puis applique une couche de mapping pour générer le schéma cible. Cette approche minimise la perte de données et conserve la traçabilité pour les chercheurs collaborant avec plusieurs outils ou déposant dans des dépôts. Les utilisateurs bénéficient d’un chemin d’exportation cohérent, de rapports de validation et de la possibilité d’automatiser les migrations par lots pour les projets volumineux. Le convertisseur prend en charge les mappings sans perte lorsque les schémas s’alignent et les mappings quasi sans perte lorsque des différences structurelles existent, avec des indications explicites dans la sortie de validation. Cas d’utilisation : déplacer un projet NVivo vers ATLAS.ti, exporter vers une représentation neutre pour le partage de données ou préparer des dictionnaires de données pour les méta-analyses. Les differentiators: préservation robuste de la hiérarchie, rétention des métadonnées et rapports de validation explicites qui mettent en évidence les éléments non mappés et les conflits potentiels. L’outil vise les chercheurs, enseignants et équipes de recherche nécessitant une traduction de format fiable sans récoder ni réannoter.

Comment utiliser

1. Fournir les entrées : sélectionner source_format, target_format et dataset_file.
2. Facultativement, ajouter mapping_rules pour personnaliser les correspondances.
3. Lancer la conversion pour générer converted_dataset et le rapport de validation.
4. Télécharger les sorties et examiner le rapport de validation pour l’intégrité et l’exhaustivité.
5. Si nécessaire, ajuster les mappings et relancer pour affiner les résultats.

FAQ/Ressources supplémentaires

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Quelles formats sont pris en charge ?

Le mapping est-il sans perte ?

Puis-je personnaliser les mappings ?

Y a-t-il des limites de taille ou des considérations de performance ?

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