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Enregistrement W2145688328 · doi:10.1177/00380385030373002

Reflexive Accounts and Accounts of Reflexivity in Qualitative Data Analysis

2003· article· en· W2145688328 sur OpenAlexaff
Natasha S. Mauthner, Andrea Doucet

Notice bibliographique

RevueSociology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueData Analysis and Archiving
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityEpistemologyOperationalizationSociologyInterpersonal communicationQualitative researchSocial sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the importance of being reflexive is acknowledged within social science research, the difficulties, practicalities and methods of doing it are rarely addressed. Thus, the implications of current theoretical and philosophical discussions about reflexivity, epistemology and the construction of knowledge for empirical socio-logical research practice, specifically the analysis of qualitative data, remain under-developed. Drawing on our doctoral experiences, we reflect on the possibilities and limits of reflexivity during the interpretive stages of research. We explore how reflexivity can be operationalized and discuss reflexivity in terms of the personal, interpersonal, institutional, pragmatic, emotional, theoretical, epistemological and ontological influences on our research and data analysis processes. We argue that data analysis methods are not just neutral techniques. They reflect, and are imbued with, theoretical, epistemological and ontological assumptions – including conceptions of subjects and subjectivities, and understandings of how knowledge is constructed and produced. In suggesting how epistemological and ontological positionings can be translated into research practice, our chapter contributes to current debates aiming to bridge the gap between abstract epistemological discussions and the nitty-gritty of research practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,353
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,422
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3530,422
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0110,085
Communication savante0,0200,025
Science ouverte0,0060,017
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,326 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1 377
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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