Something borrowed, something new: Challenges in using qualitative methods to study under-researched international business phenomena
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article responds to calls for IB researchers to study a greater diversity of international business (IB) phenomena in order to generate theoretical insights about empirical settings that are under-represented in the scholarly IB literature. While this objective is consistent with the strengths of qualitative research methods, novel empirical settings are not always well aligned with methods that have been developed in better-researched and thus more familiar settings. In this article, we explore three methods-related challenges of studying under-researched empirical settings, in terms of gathering and analyzing qualitative data. The challenges are: managing researcher identities, navigating unfamiliar data gathering conditions, and theorizing the uniqueness of novel empirical settings. These challenges are integral to the process of contextualization, which involves linking observations from an empirical setting to the categories of the theoretical research context. We provide a toolkit of recommended practices to manage them, by drawing on published accounts of research by others, and on our own experiences in the field.
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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 | 0,535 | 0,471 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,064 |
| Communication savante | 0,031 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| 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; 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 ».