Corpus Linguistic Methodology as an Advanced Conversion Design for Social Science Research
Notice bibliographique
Résumé
This article offers a corpus linguistics methodology (i.e., guiding the collection of language-based qualitative data, queried with both qualitative and quantitative methods, and mixed analytical approaches) as a unique and practical advance in the conversion mixed methods design. The conversion mixed methods design takes qualitative or quantitative data, and reforms, queries, or analyzes that data using a converse qualitative, quantitative, or mixed method. I argue that the design is uniquely suited to maximize the interlinking of language-based data within strands, as well as in cross-strand comparison. The article focuses on several concepts in corpus linguistics, specifically collocation (i.e., multiple words appearing together), semantic preference (i.e., the tendency of those words to appear in certain contexts), and semantic prosody (i.e., the sociocultural meaning of those words in that context), and covers both conceptual background and procedures for carrying out analyses. Further, the approach demonstrates the utility of more fluid design description by focusing on the timing and purpose of integration. I articulate this argument by outlining a study on the opioid epidemic in elderly health services in rural Pennsylvania, with the help of a zipper metaphor to describe the design. The article concludes with a discussion of the value of this advanced design to mixed methods researchers representing the social sciences outside of linguistics-centered disciplines, at a methodological level, as well as the ready availability of tools that allow researchers to instrumentalize the design.
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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 | 0,170 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».