The Advantages and Disadvantages of Mixing Methods: An Analysis of Combining Traditional and Autoethnographic Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Although mixed- and multiple-method research designs are currently gaining momentum and popularity, it is essential that researchers undertake a critical analysis of the process of mixing "mainstream" research designs with newer methods before commencing. In ethnography, not only are there multiple approaches to data collection, but each approach also spans the competing paradigms, thus making the term mainstream ambiguous because these mainstream techniques are reasonably different from one another. When critically appraising the combination of ethnography and autoethnography, researchers must evaluate paradigmatic philosophies and methods of inquiry for commensurability and delineate the advantages and disadvantages of combining methods as they relate to each paradigm. The author's goal in this article is to demarcate the methodologies of both ethnography and autoethnography and then to identify the (dis)advantages that might arise from undertaking multiple-method and/or mixed-method research that uses these approaches concurrently.
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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 | 0,150 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».