Building Interdisciplinary Qualitative Research Networks: Reflections on Qualitative Research Group (QRG) at the University of Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
As qualitative research methodologies continue to evolve and develop, both students and experienced researchers are showing greater interest in learning about and developing new approaches. To meet this need, faculty at the University of Manitoba created the Qualitative Research Group (QRG), a community of practice that utilizes experiential learning in the context of social relationships to nurture social interaction, create opportunities to share knowledge, support knowledge creation, and build collaborations among all disciplines. While many other qualitative research networks such as the QRG may exist, little has been published on their early development or the activities that contribute to the growth and sustainability of active collaboration. To address this gap, the authors of the paper will share the steps taken in developing the QRG, including a needs assessment identifying members’ strengths and support needs, regular communication through a listserv, to the successful workshop based on the community of practice concept. Lessons learned during the initial development of the QRG are shared with the intent of contributing ideas for developing and supporting qualitative research in other institutions and prompting further consideration of ways to support and enrich every generation of qualitative researchers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,203 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,032 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».