Providing English and native language quotes in qualitative research: A call to action
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When publishing qualitative research in international journals, researchers studying non-English-speaking participants provide quotes in English language. This is an issue of increasing concern given the need to be rigorous to represent a diversity of participants within their context, beyond how language (alone) situates them. AIM: To argue for providing English and native language quotes in qualitative research reports. DESIGN: Discussion. METHODS: This paper is based on the literature on use of quotes and translation in qualitative research and authors' experiences of publishing qualitative research. RESULTS: Provision of native and English language quotes may allow for greater transparency of findings, thereby reflecting that the researchers adequately captured the socially and culturally dependent experiences of participants. CONCLUSIONS: Presentation of findings with eloquent quotes serves as the gateway into the sociocultural experiences of individuals. We argued against the norm of providing translated quotes in qualitative reports and build a case for the provision of native as well as English language quotes to promote cross-cultural understanding.
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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 | 0,753 | 0,755 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,116 |
| Communication savante | 0,043 | 0,082 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,058 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,065 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».