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Enregistrement W2895935703 · doi:10.1177/1558689818804060

Social Network Analysis: An Example of Fusion Between Quantitative and Qualitative Methods

2018· article· en· W2895935703 sur OpenAlexaff
Reza Yousefi Nooraie, Joanna E. M. Sale, Alexandra Marin, Lori E. Ross

Notice bibliographique

RevueJournal of Mixed Methods Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueComplex Network Analysis Techniques
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentralityComputer scienceSocial network analysisVisualizationQuantitative analysis (chemistry)Data scienceSubjectivityQualitative analysisQualitative propertySelection (genetic algorithm)Qualitative researchData visualizationSocial network (sociolinguistics)Data miningArtificial intelligenceMachine learningSociologyEpistemologyMathematicsSocial scienceStatisticsWorld Wide WebSocial media

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A quantitative approach to social network analysis involves the application of mathematical and statistical techniques and graphical presentation of results. Nonetheless—as with all sciences—subjectivity is an integral aspect of network analysis, manifested in the selection of measures to describe connection patterns and actors’ positions (e.g., choosing a centrality indicator), in the visualization of social structure in graphs, and in translating numbers into words (telling the story). Here, we use network research as an example to illustrate how quantitative and qualitative approaches, techniques, and data are mixed along a continuum of fusion between quantitative and qualitative realms.

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)0,103
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1030,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0170,014
Études des sciences et des technologies0,0040,020
Communication savante0,0160,019
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,454
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations149
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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