Studying leadership: an eclectic approach to qualitative data collection and analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper describes the approach to studying leadership within the interpretive paradigm that the author undertook for their doctoral research. Design/methodology/approach For the study, qualitative data were collected via in-depth interviews and the researcher's systematic reflections. The analytical process consisted of database design and management followed by cyclical interview and cross-interview analyses and integration of the researcher's reflections. Findings The paper showed that integrating various qualitative methods in pragmatic ways that better align with the research scope, along with a systematic approach to studying complex phenomena—such as leadership—generated richer and more cohesive perspectives. Research limitations/implications This paper provides a detailed account of how the qualitative data collection and analysis methods were used, which could be replicated or adapted for future research within the interpretive paradigm. Practical implications The paper helps students and junior researchers make sense of qualitative data analysis and interpretation by offering practical tools to tackle the diverse processes of qualitative research. Originality/value This paper is based on the Author's doctoral research, recording their experience with engaging in qualitative research.
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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 | 0,158 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».