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Enregistrement W2497964143 · doi:10.1177/1077800415617204

Teaching Qualitative Research as Transgressive Practices

2015· article· en· W2497964143 sur OpenAlex
Ping‐Chun Hsiung

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

RevueQualitative Inquiry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgressiveContext (archaeology)Qualitative researchSociologySet (abstract data type)GeopoliticsSocial scienceEpistemologyMathematics educationPsychologyPolitical scienceComputer scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In qualitative research (QR), teaching is essential to the production and reproduction of knowledge both substantively and institutionally. Despite this, teaching QR has not received much scholarly attention. This Special Issue will address this problem by conceptualizing the teaching of QR as involving a set of transgressive practices that sustain and realize critical perspectives and practices in QR. It emphasizes that the teaching of QR is context specific and that what and how to teach need to be interrogated. The Special Issue includes two clusters of articles: (a) four full-length articles contributed by qualitative practitioners from the geopolitical South, aboriginal scholars within the Western core, and scholars in “scientific” fields in the core. It also includes (b) five shorter articles that address key concepts and/or principles of QR. As a catalyst, the Special Issue facilitates discussion and disrupts existing domination along the core–periphery, Aboriginal–non-Aboriginal, and science–social sciences divides.

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)0,248
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,218
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2480,218
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,910
Tête enseignante GPT0,796
Écart entre enseignants0,114 · 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