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Enregistrement W2762867274 · doi:10.29173/cjs29376

Katherine Bischoping & Amber Gazso, Analyzing Talk in the Social Sciences: Narrative, Conversation & Discourse Strategies.

2017· article· en· W2762867274 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Pengfei Zhao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Sociology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAnthropology: Ethics, History, Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationSociologyNarrativeConversation analysisEpistemologyMedia studiesLinguisticsCommunicationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I n organizing an introductory book on qualitative research methodol- ogy, some scholars prefer to survey various philosophic stances that underpin research practice (Paul, 2004), or discuss the implications of a particular philosophic stance for doing research (Bentz & Shapiro, 1998; Carspecken, 1996; Wiley, 2011).Others take more practical approaches to mapping out various research designs (Creswell & Poth, 2014) or research procedures (Hennink, Hutter & Bailey, 2010).To this interdisciplinary and international scholarship, Canadian sociologists Katherine Bischoping and Amber Gazso offer a new perspective in their co-authored book, Analyzing Talk in the Social Sciences: Narrative, Conversation & Discourse Strategies.They suggest attending to the data that a researcher has already collected, and address the question of what a researcher should do after completing her data collection.This practical perspective, starting with the appraisal of the feature of the data, allows Bischoping and Gazso to showcase strategies a qualitative researcher can employ in conducting her analysis.The authors thus carve out an analytic space between epistemological contemplation and procedural, basic coding analysis.Without losing sight of the larger picture of the epistemological underpinnings, their introduction of research methodology gravitates toward hands-on strategies.To be more specific, Analyzing Talk in the Social Sciences focuses exclusively on "talk data," the conversations taking place in naturalistic, institutional and research settings.To legitimize the choice of their focus, they argue that talk data has gained popularity since World War II, along with the wide use of tape recorders and "in response to social, political, and intellectual currents" (3).The book's focus on talk data excludes several other types of data that qualitative researchers also frequently use, such as observation notes, historical archives, and texts on social and popular media.Because the authors stress the spontaneity, ephemerality, and embodiedness of a conversation, some forms of communication that belong to a broader definition of "talk

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0080,015
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,301 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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