Notice bibliographique
Résumé
In applied ethnographic praxis, how should we use theory? Exploring how existing theory from a variety of domains has supported and advanced our work, this paper justifies and demonstrates how theory can be used in an accessible and practical manner when framing research and analyzing experience in the field. Two approaches for using theory are outlined, providing guidelines for different ways to apply theory to applied ethnography. Defense of such approaches is provided through both an appeal to the value we have seen it add to ethnography in industry and to a brief return to Hermeneutic ethnography, inspired by the likes of Gadamer and Geertz. The latter serves as a reminder of reasons to be skeptical that as ethnographers we uncover “the real.” Pre‐existing theory provides valuable assistance when transforming an insight about the world into an idea with explanatory and predictive potential for our clients. Drawing upon theory allows us to elevate an interesting description of the “real” world into actionable insights with theoretical muscle. And we contend that ethnographers in industry need not incorporate theory in their work in the manner that is typical of academia – the same ‘rules’ and norms do not apply.
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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 | 0,160 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,049 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».