The Pink Elephant Paradox (or, Avoiding the Misattribution of Data)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,083 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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