Using Repertory Grids to Conduct Cross-Cultural Information Systems Research
Notice bibliographique
Résumé
As more business is being conducted internationally and corporations establishthemselves globally, the impact of cross-cultural aspects becomes an important research issue. The need to conduct cross-cultural research is perhaps even more important in the relatively newly emerging and quickly changing information systems (IS)field. This article presents issues relating to qualitative research, emic versus etic approaches, and describes a structured, yet flexible, qualitative research interviewing technique, which decreases the potential for bias on the part of the researcher. The grounded theory technique presented in this article is based on Kelly's Repertory Grid (RepGrid), which concentrates on “laddering,” or the further elaboration of elicited constructs, to obtain detailed researchparticipant comments about an aspect within the domain of discourse. The technique provides structure to a “one-to-one” interview. But, at the same time, RepGrids allow sufficient flexibility for the research participants to be able to express their own interpretation about a particular topic. This article includes a brief outline of a series of research projects that employed the RepGrid technique to examine similarities and differences in the way in which “excellent” systems analysts are viewed in two different cultures. Also included is a discussion of the technique's applicability for qualitative researchin general and cross-cultural studies specifically. The article concludes by suggesting ways in which the RepGrid technique addresses some of the major methodological issues in cross-cultural research.
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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 | 0,033 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».