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Enregistrement W3048118390 · doi:10.1111/joms.12620

Challenges and Best‐practice Recommendations for Designing and Conducting Interviews with Elite Informants

2020· article· en· W3048118390 sur OpenAlex
Angelo M. Solarino, Herman Aguinis

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVrije Universiteit AmsterdamMcGill UniversityHarvard Business SchoolU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésEliteInterviewBest practiceMultidisciplinary approachSubject matterPsychologySubject (documents)Qualitative researchData collectionMedical educationKnowledge managementApplied psychologyPublic relationsSociologyComputer sciencePolitical sciencePedagogyMedicineLibrary scienceSocial scienceCurriculum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Elite informants (i.e., those in the upper echelon of organizations) are a key data source for building and testing theories in management research. We offer best‐practice recommendations to overcome challenges in designing and conducting interviews with elite informants (EIs) based on a comprehensive and multidisciplinary literature review and information provided by subject matter experts (i.e., authors of recently published articles that included EI interviews). Given unique characteristics of EIs and differences compared to interviewing non‐EIs, we provide recommendations on how to address challenges related to: (1) research design (e.g., what is the best order for the interviews?); (2) data collection (e.g., how can researchers access EIs? what is the best format for the interview? how can researchers obtain more honest responses?); and (3) reporting of results (i.e., what information should researchers report and to whom?). Finally, we offer suggestions for future EI research focusing on methodological issues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,110 · 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