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Enregistrement W2605573209 · doi:10.1177/084456211504700107

Rethinking Case Study Methodology in Poststructural Research

2015· article· en· W2605573209 sur OpenAlexaffvenue
Shan Mohammed, Elizabeth Peter, Denise Gastaldo, Doris Howell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFoucault, Power, and Ethics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreRoyal Bank of CanadaPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityMichel foucaultCase study researchPerspective (graphical)PhenomenonSociologyPower (physics)EpistemologyFlexibility (engineering)HumanitiesPhilosophyPolitical scienceSocial scienceManagementLawEngineeringComputer scienceManagement scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little consideration has been given to how case study might be used in poststructural research to explore power relations that constitute a phenomenon. Many case study scholars, most notably Robert Yin, adopt a postpositivist perspective that assumes the "truth" can be accessed through applying prescriptive and rigid research techniques. Using a discussion of Michel Foucault's key theoretical ideas and the insights gained through a Foucauldian case study of people with advanced cancer who continue to receive curative treatment, the authors argue for the expansion of case study in poststructural inquiry. They propose that the use of poststructuralist case study is valuable because of the flexibility and comprehensiveness of the methodology, which allows for the exploration of a deeper understanding of the broader discourses that shape a phenomenon, as well as how power/knowledge relations shape the behaviours and perceptions of people. They also introduce the reflexive implications of poststructural case study research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,409
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,283
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4090,283
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0120,085
Communication savante0,0240,036
Science ouverte0,0130,021
Intégrité de la recherche0,0080,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,851
Tête enseignante GPT0,650
Écart entre enseignants0,201 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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