How paradata can illuminate technical, social and professional role changes between the Poverty in the UK (1967/1968) and Poverty and Social Exclusion in the UK (2012) surveys
Notice bibliographique
Résumé
This article brings together analyses of the micro paradata 'by-products' from the 1967/1968 Poverty in the United Kingdom (PinUK) and 2012 Poverty and Social Exclusion in the UK (PSE) surveys to explore changes in the conditions of production over this 45 year period. We highlight technical, social and professional role continuities and changes, shaped by the institutionalisation of survey researchers, the professionalization of the field interviewer, and economisation. While there are similarities between the surveys in that field interviewers were and are at the bottom of the research hierarchy, we demonstrate an increasing segregation between the core research team and field interviewers. In PinUK the field interviewers are visible in the paper survey booklets; through their handwritten notes on codes and in written marginalia they can 'talk' to the central research team. In PSE they are absent from the computer mediated data, and from communication with the central team. We argue that, while there have been other benefits to field interviewers, their relational labour has become less visible in a shift from the exercise of observational judgement to an emphasis on standardisation. Yet, analyses of what field interviewers actually do show that they still need to deploy the same interpersonal skills and resourcefulness to secure and maintain interviews as they did 45 years previously.
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 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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».