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Enregistrement W2960104586 · doi:10.1177/2059799119863280

Self-interpreted narrative capture: A research project to examine life courses of Amerasians in Vietnam and the United States

2019· article· en· W2960104586 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

RevueMethodological Innovations · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesWellcome TrustWellcome
Mots-clésVietnameseNarrativeVietnam WarDocumentationNarrative inquiryPopulationQualitative researchOral historyQualitative propertyPolitical scienceImmigrationGender studiesPsychologyEconomic growthSociologySocial scienceDemographyLawAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When American troops withdrew from Vietnam in April 1975, they left behind a large number of children fathered by American GIs and born to local Vietnamese women. Although there is some documentation of experiences of GI children who immigrated to the United States, little is known about the life courses of Amerasian children who remained in Vietnam, and no comparative data has been collected. To address this knowledge gap, we used an innovative mixed qualitative – quantitative data collection tool, Cognitive Edge’s SenseMaker ® , to investigate the life experiences of three specific cohorts of GI-fathered children from the Vietnam War: (1) those who remained in Vietnam, (2) those who immigrated to the United States as babies or very young children and (3) those who immigrated to the United States as adolescents or adults. The current analysis reflects on the implementation of this mixed-methods narrative data collection and self-interpretation tool as a research methodology in Vietnam and the United States and outlines some of the challenges and lessons learned including recruitment of a hard to reach population, low response rates in the United States and feasibility of using such narrative capture to conduct such research in the United States and in Vietnam.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,288
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,222 · 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