The Logic of Social Inquiry (Methods Course with Elective Readings)
Notice bibliographique
Résumé
Using an innovative reading assignment structure balances the benefits of studying real research — not just a textbook — against the reality of too little time. Each student reads original research that uses at least one of the research methods studied. With these same studies used as in-class examples, students learn how the assumptions underlying research questions affect research methods chosen, how researchers using different methods create, present, and evaluate evidence, and how methods shape research findings. The final test requires students to use the study they have read to examine these themes. In one-semester courses, particularly where semesters are short, requiring that students both read a textbook and original research is often impractical. This is especially true in a research methods course where each textbook chapter is filled with new vocabulary and concepts that students must invest time to learn. Few students have the time, and perhaps fewer have the will, to read an additional 50 pages every week once their textbook reading and studying is done. Nonetheless, a methods course is more than a course in methodological vocabulary. In methods courses students should also learn that methods are intertwined with every aspect of the research process and that evaluating evidence requires awareness of these connections. This is best learned by examining how these connections play out in actual research projects. The syllabus provides an example reading for each method studied. These are termed elective readings: while no specific reading is required, students must do at least one reading on the list. Students can manage their own workloads over the course of the semester by choosing the week for which they will do an extra reading. Students’ varying schedules and preferences ensure that each week there are some students in class who have done the reading for that week and can contribute to a discussion of this example.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».