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Enregistrement W1480974392 · doi:10.1177/160940690200100405

The Pink Elephant Paradox (or, Avoiding the Misattribution of Data)

2002· article· en· W1480974392 sur OpenAlexaff
Jude Spiers

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisattribution of memoryPhenomenonEpistemologyQualitative researchSociologyPsychologyPhilosophySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pink elephant paradox refers to the threat to inductive thinking caused by the difficulty of inadvertently proving the existence of a concept or phenomena just because it overtly or insidiously exists in one's thoughts, leading to misattribution, or miscategorization of data, and thus subverting inductive processes. As Morse and Mitcham discussed in Part I, this is reduced through inductive strategies, including processes of saturation, replication, and verification. In this article, I present a story of how the phenomenon of interest in nurse-patient interaction evolved and emerged through a number of qualitative projects. At each stage, concepts were identified, explored, and developed in order to more elucidate the central phenomenon. I will show how, while at times I could identify and avoid the pink elephant, at other times there were one or a herd lurking in the shadows or rampaging through my work. I think that discussing both the successes and pit falls is one way to acknowledge and address the fact that, although we accept the evolution in ideas and thought processes in qualitative research, we still may not be comfortable in articulating the far more complex and insidious threats to inductive processes. Some schools of qualitative inquiry consider analysis of the literature a hindrance—in fact an invalidity—before commencing fieldwork. To the contrary, when a researcher is studying a concept rather than letting a concept emerge from a setting, it is essential to undertake a thorough theoretical and conceptual analysis of the literature (Morse, 2000; Morse et al, 1996). In my own program of research, the concept analysis was a study in, and of, itself, with the purpose of examining the maturity of concepts, and the explicit and implicit theoretical and research models. The literature constituted data that could be analyzed and formed the basis for a reconceptualization of the original concept by contrasting it with the theory derived from the fieldwork studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,387
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,520
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3870,520
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0130,183
Communication savante0,0220,063
Science ouverte0,0090,042
Intégrité de la recherche0,0130,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,898
Tête enseignante GPT0,747
Écart entre enseignants0,151 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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