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Enregistrement W2902529063 · doi:10.1177/1558689818816248

The Craft Attitude: Navigating Mess in Mixed Methods Research

2018· article· en· W2902529063 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mixed Methods Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversity of Michigan
Mots-clésCraftAcknowledgementSociologyValue (mathematics)StorytellingMultimethodologyProcess (computing)Field (mathematics)Qualitative researchPsychologyEpistemologyComputer scienceNarrativeSocial scienceVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acknowledging and navigating “mess” are clear priorities in the mixed methods literature. Mess enters the mixed methods process in two interrelated ways. The first is empirically, where quantitative and qualitative findings diverge or contrast rather than cohere; the second is through design, where research contexts demand unplanned adaptation. This article outlines three practices that help mixed methods researchers recognize and navigate both kinds of mess, collectively called the “craft attitude.” The craft attitude consists of comfort with uncertainty, a nonlinear/recursive approach to research, and understanding research as storytelling. I further argue these components can orient researchers to mess in both structured and flexible ways by fostering three intellectual activities: science, craft/art, and ethical value judgment. This article contributes to the field of mixed methods by offering a practice-oriented concept facilitating the collective acknowledgement and engagement of mess, rather than concealing it in our research.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,654
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,282
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6540,282
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,847
Tête enseignante GPT0,819
Écart entre enseignants0,028 · 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