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Enregistrement W4213421370 · doi:10.1177/16094069221076929

Advancing the Impact of Critical Qualitative Research on Policy, Practice, and Science

2022· article· en· W4213421370 sur OpenAlexaffabout
James Shaw, Monica Gagnon, Andrea Carson, Denise Gastaldo, Brenda Gladstone, Fiona Webster, Joan M. Eakin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensWestern UniversityDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamQualitative researchPositivismEngineering ethicsSociologyCritical realism (philosophy of perception)Perspective (graphical)Management scienceEpistemologyPolitical scienceSocial scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discourses of research impact shape the ways in which critical qualitative research and researchers are evaluated in contemporary academic environments. Mainstream conceptualizations of research impact arise from a positivist perspective that challenges the aims and approaches of critical qualitative research. In this paper, we propose a framework for conceptualizing the impact of critical qualitative research on policy, practice, and science. After critiquing literature that presents mainstream views on research impact, we summarize a recent framework for conceptualizing the impact of critical research specifically. We then add to the Machen framework by highlighting the impacts of critical qualitative research on the institutions and practices of science. We provide examples of ways in which researchers at the Centre for Critical Qualitative Health Research at the University of Toronto have made contributions to the impact of critical qualitative research on science, and conclude by addressing implications of this framework for the ways in which critical qualitative researchers can plan and evidence the impact of their work.

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)0,436
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,374
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4360,374
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,828
Tête enseignante GPT0,844
Écart entre enseignants0,015 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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