Combinations of Practical Integration Strategies Used in Mixed Methods Information Studies
Notice bibliographique
Résumé
Mixed methods, integrating qualitative (QUAL), and quantitative (QUAN) methods (e.g., research questions, data collections and analyses, and results) in empirical studies and program evaluations are becoming increasingly popular for answering complex questions. Several strategies for integrating QUAL and QUAN phases, results, and data have been proposed over the years, but their conceptualization is usually design-driven, or fragmented, or not empirically tested. In addition, researchers, graduate students, and professionals using mixed methods find it difficult to plan, conduct, and report the application of these strategies simply and clearly. In this chapter, the authors will present nine practical strategies and several combinations of strategies, illustrated with published mixed methods studies in information science. This chapter contributes to advance methodological knowledge on mixed methods in information science and calls for better reporting of mixed methods studies and integration strategies specifically.
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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 | 0,240 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».