Evaluating inductive vs deductive research in management studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to address the imbalance between inductive and deductive research in management and organizational studies and to suggest changes in the journal review and publishing process that would help correct the imbalance by encouraging more inductive research. Design/methodology/approach The authors briefly review the ongoing debate about the “developmental” vs “as-is/light-touch” journal review modes, trace the roots of the prevailing developmental review to the hypothetico-deductive research approach, and contrast publishing deductive and inductive research from the perspectives of authors, editors, and reviewers. Findings Application of the same developmental evaluation and review mode to both deductive and inductive research, despite their fundamental differences, discourages inductive research. The authors argue that a light-touch review is more appropriate for inductive research, given its different logic. Practical implications Specific criteria for the light-touch evaluation and review of and some concrete suggestions for facilitating inductive research. Social implications Advancing knowledge requires a better balance of inductive and deductive research, which can be facilitated by light-touch evaluation and review of inductive research. Originality/value Building on the debate on journal publishing, the authors differentiate the evaluation and review of inductive and deductive research based on their philosophical underpinnings and draw implications of pursuing inductive research for authors, editors, and reviewers.
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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 | 0,762 | 0,889 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,037 |
| Communication savante | 0,038 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».