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Enregistrement W3099938767 · doi:10.4018/978-1-7998-5826-3.ch008

When Participants' Trauma Becomes Mine

2020· book-chapter· en· W3099938767 sur OpenAlexaff
Sigalit Gal

Notice bibliographique

RevueAdvances in higher education and professional development book series · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCountertransferenceQualitative researchNarrativeMental healthContext (archaeology)PsychologyNarrative inquiryImmigrationSociologyPsychoanalysisPsychotherapistSocial sciencePolitical scienceHistoryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter is a reflection on the author's work in the context of trauma-focused qualitative research entitled “Risk and protective factors for the mental health consequences of childhood political trauma (Argentina 1976-1983) among adult Jewish Argentinian immigrants to Israel.” By examining the author's emotional reactions during the process of the data collection and analysis of her doctoral study, the author will explore the challenges that she faced, as well as the solutions she employed (both the effective and ineffective). More specifically, using the lens of the psychoanalytical term “countertransference”, she will discuss the manifestations of her positionality as a qualitative researcher and its impact on her engagement with her study. The author will elaborate on different strategies that she used for her study, and propose qualitative researchers to use “countertransference” as a way to understand and address the complexity of a researcher's positionality in narrative 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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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