If Adorno Met Intersectionality Theory: Reconceiving the Method of Negative Case Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article endeavors to present a methodological innovation that is described here as Adornian negative case analysis (ANCA). The method of negative case analysis is theoretically expanded upon using Adornian and Intersectional lenses and in doing so, it provides a means by which equity, diversity, and inclusion (EDI) can be substantiated in research design. ANCA is inclusive of underrepresented perspectives so that points of comparison can be created with the intent of challenging assumptions that have historically negated the experiences of diverse and equity-seeking groups. Understanding that negative case data require saturation, identities can be appreciated as irreducibly complex, but subsequently explored in relation to the universalizing social categories that work to sustain imbalanced power relations. To demonstrate how ANCA can be practically applied, the author will describe how it was used in her doctoral research study. Beginning with recruitment and following through to data analysis, this article provides a summary of how the substantiation of EDI in the design of a Constructivist Grounded Theory study transpired through ANCA.
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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 | 0,222 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,053 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».