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Enregistrement W2170580565 · doi:10.33524/cjar.v13i2.37

UNDERSTANDING PARTICIPATORY ACTION RESEARCH: A QUALITATIVE RESEARCH METHODOLOGY OPTION

2012· article· en· W2170580565 sur OpenAlexaffvenue
Cathy MacDonald

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Action Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchParticipatory action researchAction researchFocus groupCitizen journalismAction (physics)FeelingData collectionParticipant observationEngineering ethicsSociologyPsychologyManagement sciencePedagogyPolitical scienceSocial psychologySocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participatory Action Research (PAR) is a qualitative research methodology option that requires further understanding and consideration. PAR is considered democratic, equitable, liberating, and life-enhancing qualitative inquiry that remains distinct from other qualitative methodologies (Kach & Kralik, 2006). Using PAR, qualitative features of an individual’s feelings, views, and patterns are revealed without control or manipulation from the researcher. The participant is active in making informed decisions throughout all aspects of the research process for the primary purpose of imparting social change; a specific action (or actions) is the ultimate goal. The following paper will contextualize PAR in terms of its history, principles, definitions, and strengths, as well as discuss challenges and practical suggestions for using PAR. In addition, it will examine focus groups and interviews as methods for data collection, the role of PAR in education, and the types of research for which PAR is best suited.

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)0,223
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · 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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2230,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0070,014
Communication savante0,0140,015
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,999
Tête enseignante GPT0,861
Écart entre enseignants0,137 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations844
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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