Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the current study was to evidence how ‘mixing’ is interpreted by researchers and to draw interpretations that would continue to map how mixed research contributes to the advancement of scientific inquiry. The data source consisted of peer-reviewed abstracts of mixed research papers that were accepted for presentation at the 2012 annual meeting of AERA in Vancouver, British Columbia. A parallel mixed analysis was implemented in two phases. Phase 1, descriptive data were compiled (frequencies percentages) detailing the prevalence of mixed research topics in the abstracts. Phase 2, a content analysis involving a text analysis was implemented, and the results were analyzed utilizing within-case and cross-case analyses. Specifically, each abstract (i.e., case) was read and the abstract’s content and the author-generated descriptors were used in tandem to generate a context that specified the focus of each topic (i.e., contextual descriptors). Additionally, to ascertain the methodological focus of each abstract, the abstracts were categorized in accordance to the three components comprising Teddlie and Tashakkori’s (2010) ‘Emerging ‘Map’ of Mixed Methods Research. To continue further this line of documentation, each of the seven articles in this special issue was mapped to one of three components comprising the map. Results indicated a balance of educational topics categorized across the three components. Implications are discussed in the context of responding to the question ‘Is Mixed Research Science?’
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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 | 0,011 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,443 | 0,098 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».