Notice bibliographique
Résumé
Differences in what makes for a good quantitative or qualitative research design often lead funders to misinformed evaluations of the strengths of exemplary qualitative research. Based on the author’s experience with numerous national funders in Canada and the US, problems getting qualitative research funded are discussed. Specifically, sampling issues will be looked at along a continuum, comparing monocular, homogenous sampling of marginalized voices more in keeping with positivist research principles familiar to funders to the polyocular, heterogenous innovation popular with qualitative researchers who seek multiple voices across multiple contexts. Successfully funded studies will be discussed as examples of how to convince funders to evaluate qualitative research on its own merits, as well as a number of unsuccessful grant applications that were evaluated with criteria that seemed paradigmatically incongruent with qualitative designs. Four strategies my colleagues and I have used will be highlighted. These strategies I call: dressing up; sleeping with the elephant; search but never find; and table scraps. The advantages specific to qualitative designs and sampling will be detailed in order to propose a template for funders to evaluate the merits of qualitative design.
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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 | 0,061 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,020 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,010 |
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 ».