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Enregistrement W2984711778 · doi:10.1177/0001839219887663

Editorial Essay: The Tumult over Transparency: Decoupling Transparency from Replication in Establishing Trustworthy Qualitative Research

2019· editorial· en· W2984711778 sur OpenAlexaff
Michael G. Pratt, Sarah Kaplan, Richard Whittington

Notice bibliographique

RevueAdministrative Science Quarterly · 2019
Typeeditorial
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)ConflationTyingReplication (statistics)TrustworthinessQualitative researchComputer scienceInternet privacyPublic relationsSociologyPolitical scienceEpistemologyComputer securitySocial scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Management journals are currently responding to challenges raised by the “replication crisis” in experimental social psychology, leading to new standards for transparency. These approaches are spilling over to qualitative research in unhelpful and potentially even dangerous ways. Advocates for transparency in qualitative research mistakenly couple it with replication. Tying transparency tightly to replication is deeply troublesome for qualitative research, where replication misses the point of what the work seeks to accomplish. We suggest that transparency advocates conflate replication with trustworthiness. We challenge this conflation on both ontological and methodological grounds, and we offer alternatives for how to (and how not to) think about trustworthiness in qualitative research. Management journals need to tackle the core issues raised by this tumult over transparency by identifying solutions for enhanced trustworthiness that recognize the unique strengths and considerations of different methodological approaches in our field.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0180,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,007

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,339 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations427
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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