Notice bibliographique
Résumé
A s the internet becomes more integral to all aspects of our lives, so- cial scientists continue to grapple with its potential for our research endeavors.While many senior scholars and practitioners learned to do research without the internet or even without computers, students and new colleagues come to research as digital natives who are often quite comfortable with online settings and activities.Salmons, an independent researcher, writer and consultant who specializes in online communities, entrepreneurship and leadership in the digital age, is attempting to bridge the gap between qualitative methods before and after the internet.Her previous books, Online Interviews in Real Time (Sage, 2010), Cases in Online Interview Research (Sage, 2012) and Qualitative Online Interviews (Sage, 2015), demonstrate her sustained interest in the possibilities of our new digital age.In Doing Qualitative Research Online, Salmons carefully outlines the questions and details researchers need to attend to in designing their online research [e.g., aligning purpose and design, choice of extant, elicited, and enacted data, selecting ITC, addressing ethical issues, sampling, etc.].She utilizes her concept of "Qualitative e-Research Framework" (Salmon 2012) to organize the eleven chapters and provide a 'road map' throughout the text.Salmon provides an overview of the methodologies, methods and ethics for doing qualitative research online, and explores three types of online data collection-extant, elicited, and enacted.Early on, she argues that researches should not just "repurpose real-world data collection techniques" for a virtual world, but should instead employ digital approaches that make use of "text-based exchanges (messaging, email), multi-channel meeting spaces (e.g.Adobe Connect, WebEx), videoconferencing (full video with multiple participants) or video calls (e.g.Skype, Google Chat) or immersive virtual worlds (e.g.Second Life, games) [which] are fundamentally different from real-world, co-located interviews and observations" (xiii).
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 | 0,045 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».