Set-Theoretic Methods: Qualitative Comparative Analysis (QCA) for IS Research.
Notice bibliographique
Résumé
Information and digital technologies have become tightly interconnected with organizational and environmental elements. This ‘fusion’ has created a complex system that often exhibits nonlinear, discontinuous change such that a small adjustment in IT systems can trigger drastic changes in other elements, and eventually the whole socio-technical system can change radically and possibly shift to new equilibriums. In such complex dynamics, the role of IT can be better understood as an element of the whole system rather than as a separate independent variable. Notwithstanding such an increasing need for a holistic systemic perspective, there is still a paucity of IS research that investigates how information and digital technologies effectively work together with organizational and environmental elements to produce the expected outcomes either at the individual, group, organization, or ecosystem level. \\ \\ Recently, qualitative comparative analysis (QCA), a set-theoretic method to build a configurational theory, is drawing increasing attention of researchers to its capability to investigate the complex phenomena. QCA developed by Charles Ragin (1987) integrates the strengths of both case-oriented qualitative methods and variable-oriented quantitative methods, and can be applicable for small, medium, or large data. This workshop will foster discussion about how QCA can help IS researchers build novel, richer theories. \\
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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 | 0,053 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 ».