Stories Matter: Reaffirming the Value of Qualitative Research
Notice bibliographique
Résumé
While the social sciences are experiencing narrative and emotional turns that are largely based on exploratory and theoretical qualitative research, the problematic dismissal of qualitative research approaches continues to loom large outside academia. Frequently described as a collection of “anecdotal stories,” qualitative research is dismissed as unscientific and unreliable— comments that limit the perceived usefulness of qualitative findings, especially in terms of policy reform. This article problematizes evaluating qualitative research according to quantitative measures of rigour and explores the richness and value of documenting experiential stories and the process of storying in social science research. Notably, we take up the issues of criminal record suspension (pardons) and the abolition of carceral segregation as two case studies to demonstrate how the qualitative value of experiential research and personal stories are simultaneously mobilized and rejected by key actors such as politicians, government researchers, and judges. Our analysis highlights the power that stories have when it comes to influencing change within the criminal justice system, depending on who takes up/rejects these stories. We conclude with a discussion of why stories matter and how, when “layered,” they can contribute to the production of meaningful interventions to the ongoing criminalization and punishment of vulnerable people.
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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 | 0,647 | 0,678 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,171 |
| Communication savante | 0,047 | 0,071 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».