Applying critical realism in qualitative research: methodology meets method
Notice bibliographique
Résumé
Critical realism (CR) is a useful philosophical framework for social science; however, little guidance is available on which precise methods – including methods of data collection, coding, and analysis – are best suited to applied CR research. This article provides a concrete example of applied qualitative research using CR as a philosophical and methodological framework. Drawing examples from a study of Canadian farm women’s experiences with agricultural policy, I suggest a flexible deductive process of coding and data analysis that is consistent with CR ontology and epistemology. The paper follows the typical stages of qualitative research while demonstrating the application of methods informed by CR at each stage. Important considerations CR ontology and epistemology raise, such as the use of existing theory and critical engagement with participants’ knowledge and experience, are discussed throughout. Ultimately, I identify two key causal mechanisms shaping the lives of farm women and suggest a future direction for feminist political economy theory to more effectively analyze women’s work in agricultural contexts.
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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 | 0,360 | 0,374 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,032 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».