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Enregistrement W2898123118 · doi:10.17169/fqs-19.3.3032

Pragmatic Identity Analysis as a Qualitative Interview Technique

2018· article· en· W2898123118 sur OpenAlexaff
Joseph Levitan, Julia Mahfouz, Deborah L. Schussler

Notice bibliographique

RevueSocial Science Open Access Repository (GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociology and Education Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterviewHumanitiesPolitical scienceSociologyArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we examine a qualitative interview and analytical technique for exploring the influences of identities on an individual's experiences. The technique, pragmatic identity analysis (PIA), relies upon a collaborative, reflective, contextually oriented, and relational approach to interviewing. For the purposes of this technique, "identity" is understood as a unique collection of dynamic identities that manifest in diverse contexts. Through narrative dialogue the interview pair jointly reflects upon the identities of the interviewee. They then analyze how identities play a role in the individual's experiences and the formation of values, dispositions towards enacting values, and the sense of wellbeing in different contexts. To examine the efficacy of the technique we present a case study of a first year teacher's growing awareness of her identities and the influence of her identities on her transition to a teaching role.

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)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,244
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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