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Enregistrement W2150622787 · doi:10.18438/b8bs5p

Ethnographic Methods are Becoming More Popular in LIS Research

2013· article· en· W2150622787 sur OpenAlexvenueno aff
Diana Wakimoto

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFocus Groups and Qualitative Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyLibrary scienceInclusion (mineral)SociologyComputer scienceSocial scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Khoo, M., Rozaklis, L., & Hall, C. (2012). A survey of the use of ethnographic methods in the study of libraries and library users. Library & Information Science Research, 34(2), 82-91. doi: 10.1016/j.lisr.2011.07.010 Objective – To determine the number of ethnographic studies of libraries and library users, where these studies are published, how researchers define ethnography, and which methods are used by the researchers. Design – Literature survey. Setting – The researchers are located at Drexel University, Philadelphia, Pennsylvania, United States of America. Subjects – 81 ethnographic studies of libraries and library users. Methods – The researchers conducted a literature survey, starting with a pilot study of selected library and information science (LIS) journals, to find ethnographic studies and to determine key terms in research using ethnographic methods. The researchers used these terms in the main study to identify more LIS research using ethnographic methods. The same journals used in the pilot study were then searched online as part of the main study, along with three LIS databases (LISA, LISTA, LLIS). The researchers also searched the open web in order to capture grey literature in the LIS field. All literature found, including those sources found through secondary citations, was screened for inclusion in coding. Studies with non-LIS settings were excluded as were studies that utilized non-ethnographic methods. The screened studies were coded to determine categories of methods used. Main Results – The researchers found 81 articles, reports, and conference presentations that used ethnographic methods, which they compiled into a bibliography. This is an order of magnitude larger than that found by previous literature surveys. Of these studies, 51.9% were published after 2005. The majority (64.2%) of the studies were published in journals. Many studies did not provide clear or detailed definitions of ethnography and the definitions that were provided varied widely. The researchers identified themes which had been used to support ethnographic methods as a research methodology. These included using ethnographic methods to gain richer insight into the subjects’ experiences, to collect authentic data on the subjects’ experiences, and to allow flexibility in the methods chosen. They also included the use of multiple data collection methods to enable data triangulation. The five main method categories found in the literature were: observation, interviews, fieldwork, focus groups, and cultural probes. Conclusion – Based on the relatively large number of ethnographic studies identified when compared to previous literature surveys and on the upward trend of publication of ethnographic research over the past five years, the authors noted that their overview study (and resultant compilation of literature from disparate sources) was important and time-saving for researchers who use or are beginning to use ethnography as a research methodology.

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)0,154
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,165
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1540,165
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0270,036
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0120,018
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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