Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to provide guidance for designing and generating cumulative knowledge based on qualitative research. Design/methodology/approach The paper draws on the philosophy of science and specific examples of qualitative studies in accounting that have claimed a cumulative contribution to knowledge to develop a taxonomy of theoretically justified approaches to generating cumulative knowledge from qualitative research. Findings The paper argues for a definition of cumulative knowledge that is inclusive of anti-realist research, i.e. knowledge is cumulative if it increases the extent and density of intertextual linkages in a field. It identifies the possibility of cumulative qualitative research based on extensions to the scope of the knowledge and the depth of the knowledge. Extensions to the scope of the knowledge may include expanding the time periods, context, and/or theoretical perspective used to explore a phenomenon. Extensions to the depth of the knowledge may include new empirical knowledge, methodological pluralism, theory elaboration, or analytic generalization. Individual studies can demonstrate their contribution to cumulative knowledge by locating their research within a typology/taxonomy that makes explicit the relationship of current research to past, and potential, research. Research limitations/implications The taxonomy may be useful to qualitative researchers designing and reporting research that will have impact on the literature. Social implications The increased use of research impact as an evaluation metric has the potential to handicap the development qualitative research which is often thought of as generating non-cumulative knowledge. The taxonomy and the strategies for establishing cumulative impact may provide a means for this approach to research to establish its importance as a contribution to knowledge. Originality/value The concept of cumulative knowledge has not been systematically applied to research based on qualitative methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».