Honing the Craft of Qualitative Data Collection in Extreme Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Over the past several years, there has been ongoing dialog within our academic journals and the profession regarding the value of examining extreme, unconventional, or unsettling contexts in management research. These conversations have highlighted that perhaps more than ever, we as a society are facing unprecedented grand and perplexing challenges, and conducting research in unconventional or extreme settings can reveal complex dynamics or relationships that we may not understand otherwise. Less discussed, however, are methodological considerations for conducting research in unique contexts. As such, we aim to extend the explicit discussion of effective strategies for scholars who consider the perspectives and workplace realities of unusual or unconventional populations. We bring together a collection of reflective essays rooted in the authors’ experiences of collecting data from extreme contexts or unusual samples. We highlight how these rich experiences in the field required the authors to modify or extend methodological conventions with the goal of guiding scholars pursuing research in similarly unconventional contexts.
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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 | 0,617 | 0,690 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,069 |
| Communication savante | 0,031 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».