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Enregistrement W1594731061 · doi:10.1177/160940691301200124

Space, Time, and Reflexive Interviewing: Implications for Qualitative Research with Active, Incarcerated, and Former Criminal Offenders

2013· article· en· W1594731061 sur OpenAlexaff
Steven M. Downing, Katherine Polzer, Kristine Levan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityInterviewConceptualizationSituational ethicsOperationalizationPsychologyQualitative researchSpace (punctuation)PerceptionSocial psychologySocial spaceSociologyEpistemologySocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Space and time are concepts familiar to physicists, philosophers, and social scientists; they are operationalized with varying degrees of specificity but are both heralded as important to contextualizing research and understanding individual, cultural, and historical differences in perception and the social construction of reality. Space can range from, at the macro level, geographic region, to at the micro level, the immediate physical surroundings of an individual or group of persons. Similarly, a conceptualization of time can range from era or epoch to the passing of seconds and minutes within a situational dynamic of human interaction. In this article we examine the microcosmic end of the space-time spectrum, specifically as it relates to doing qualitative interviews with current or former criminal offenders. Through a comparative discussion of interviews with incarcerated, recently released, and active offenders, we pose questions and offer insights regarding how interviewers and interviewees perceive physical space and the passage of time and, most importantly, how these perceptions relate to the interview process and resulting data. Notably, we suggest that interviewer reflexivity should take into account not only the relationship, dialogue, and discourse between interviewer and interviewee but also space and time as perceived and constructed by both parties. Finally, we offer several key strategies for incorporating these considerations into the interviewer toolkit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,695
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,008 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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