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Enregistrement W2372929 · doi:10.46743/2160-3715/2012.1704

Contextualizing Theories and Practices of Bricolage Research

2015· article· en· W2372929 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBricolagePopularityEpistemologySociologyQualitative researchSocial sciencePsychologySocial psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the last decade, bricolage, as an approach to qualitative inquiry, has gained popularity in academic circles. However, while conceptual and concrete precedents exist, the approach has remained relatively misunderstood, and unpopular, in broader research communities. This may be because the complexity of the approach has stymied widespread discussions and commentary. This article means to address this concern by providing a thick, yet accessible, introduction to bricolage as an approach to qualitative inquiry. While researchers and scholars have conceptualized bricolage, few have attempted to provide an overview of how the concept emerged in relation to qualitative research. Further, while the literature on bricolage offers invaluable conceptual insights, lacking is a survey that provides clear examples of how bricolage has been implemented in research contexts. Therefore, while greatest attention in this article is devoted to contextualizing bricolage and introducing influential theorists, it also provides key examples of research that adopts the bricolage approach. In drawing on a plurality of sources, the article provides a thick discussion of the complex bricolage project; one that can be beneficial to both novice and seasoned researchers who pursue alternative methodological approaches.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,155
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1550,181
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,953
Tête enseignante GPT0,834
Écart entre enseignants0,119 · 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