Thinking about Cross-Cultural Differences in Qualitative Interviewing: Practices for More Responsive and Trusting Encounters
Notice bibliographique
Résumé
Existing methodological efforts subsume the interview into broad epistemological abstractions, neglecting actual mechanics of the interview as practice, and dismiss linguistic and cultural asymmetry in the interview as a matter of (in)adequate resources. Reflecting on 24 semi-structured interviews exploring social media use among Hong Kong youth, this article develops a culturally sensitive approach that democratically exposes the way cultural norms surface in communication, using strategies which (a) transform the dialogical mechanics of an interview—reflecting back and encouraging; (b) transform the positionality of the researcher—building intersubjectivity and emotional rapport; (c) transform the context of the interview—making shifts in space, language, and presentation. In doing so, a culturally sensitive approach generates practical recommendations for (a) humanizing the researcher to dismantle power imbalances and social distances and (b) naturalizing the interview into a more conversational form, both of which combine to expose the cultural logics that govern action and interpretation whilst constructing results into intimate narratives of people’s life-worlds.
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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 | 0,571 | 0,472 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,080 |
| Communication savante | 0,033 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».