An editorial perspective on judging the quality of inductive research when the methodological straightjacket is loosened
Notice bibliographique
Résumé
As inductive research has moved from the fringe to the mainstream, it not only has come to look more like deductive research, but has started to look more formulaic as well (i.e. standards, templates, checklists). The very thing that makes inductive research unique is its ability to challenge what is known and to do so creatively. The question, thus, needs to be asked: why does inductive research continue to become more formulaic when many inductive editors, reviewers, and authors celebrate novelty and creativity? We believe it is because reviewers and editors find it difficult to judge “quality” when there is no guidebook. The quality of science-based research is easier to judge than creative inductive research, which is often assumed to be in the “eye of the beholder.” From our SO!apbox, we tackle this challenge head-on by asking: what is “quality inductive research” when we loosen the science-based methodological straightjacket so as to deliver the novelty and creativity promised by inductive methods? In this editorial, we explore how editors can judge quality inductive research and offer innovative editorial practices that can help to foster creative inductive research.
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 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 | 0,099 | 0,384 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,030 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».