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Enregistrement W2986850554 · doi:10.1080/2331186x.2019.1690265

Theorizing from secondary qualitative data: A comparison of two data analysis methods

2019· article· en· W2986850554 sur OpenAlexaff
Isabelle F.-Dufour, Marie-Claude Richard, Li Jun

Notice bibliographique

RevueCogent Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueData Analysis and Archiving
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrounded theoryQualitative researchRaw dataInterpretation (philosophy)Qualitative propertyQualitative analysisData scienceComputer scienceEpistemologySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to compare the analytical processes involved in two theorizing approaches applied to secondary qualitative data. To this end, the two authors individually analyzed the same raw material, one using the grounded theory approach and the other using the general inductive approach. Our comparison of these processes brought out the strengths and weaknesses of each approach. More specifically, this study found that data analysis using the grounded theory approach makes it possible to go beyond the analysis and interpretation resulting from the general inductive approach. Recommendations are made regarding the importance of the conceptual framework when theorizing from qualitative data. Finally, this study highlights relevant ways to use secondary qualitative data.

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)0,397
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,564
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3970,564
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0180,014
Études des sciences et des technologies0,0070,014
Communication savante0,0160,017
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,237
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,371 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations59
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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