Notice bibliographique
Résumé
The feminist biographical method is an in-depth interpretive methodology that is useful for research in the field of psychology. I believe that this qualitative method is an excellent tool for analyzing individual narratives of participants lives in relation to the larger cultural matrix of the society in which they live. Although an oral interview is often the primary strategy employed for data collection in this methodology, other sources of information such as personal journals, official documents, and cultural texts are also exciting additions to the research. The strengths of the feminist biographical method include the depth, context, and meaning found in the research; the inclusion of women’s experiences and voices in academic research; and the ability to conduct a sociopolitical analysis of potentially marginalized people. In this article, I delve into the feminist biographical method by providing discussion and examples from research in the field, as well as from my own research. I provide the reader with a personal narrative on how-to conduct research using the feminist biographical method. In particular, I delineate the process of researching the lived experiences of women international students in difficult relationships. As a psychological researcher, I encourage others in the field of psychology to consider using the feminist biographical research to add context, depth, and richness to studies involving human participants.
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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 | 0,064 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,034 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».