Considerations for Best Practice when Conducting Qualitative Research with Deaf and Hard of Hearing (D/HH) Participants
Notice bibliographique
Résumé
A review of existing research with deaf or hard of hearing students reveals a focus on academic and social outcomes utilizing predominantly quantitative methods of research. Quantitative research typically generates numerical data and the measurement of discrete variables, whereas qualitative research allows researchers to delve deeper into what cannot easily be put into numbers: lived experiences, meaning, and context. To gain a nuanced understanding of the experiences and perspectives of students who are deaf, more qualitative research is needed. Qualitative research on deaf students’ perspectives has the potential to contribute to the development of beneficial practices that will support students. This article describes considerations and best practices when conducting qualitative research with deaf participants, followed by an example of how such practices were applied in a research study on deaf students’ lived experiences of inclusion. Keywords: Qualitative research; Deaf participants; hard of hearing participants; best practices; participants’ perspectives Un examen des recherches existantes sur les élèves sourds ou malentendants révèle que l'accent est mis sur les résultats scolaires et sociaux en utilisant principalement des méthodes de recherche quantitatives. La recherche quantitative génère généralement des données numériques et la mesure de variables discrètes, alors que la recherche qualitative permet aux chercheurs d'approfondir ce qui n'est pas facilement quantifiable : les expériences vécues, la signification et le contexte. Pour parvenir à une compréhension nuancée des expériences et des perspectives des élèves sourds, il est nécessaire de mener davantage de recherches qualitatives. La recherche qualitative sur les perspectives des élèves sourds a le potentiel de contribuer au développement de pratiques bénéfiques qui soutiendront les élèves. Cet article décrit les considérations et les meilleures pratiques pour mener une recherche qualitative avec des participants sourds, suivi d'un exemple de la façon dont ces pratiques ont été appliquées dans une étude de recherche sur les expériences vécues par les élèves sourds en matière d'inclusion. Mots clés : recherche qualitative ; participants sourds ; participants malentendants ; meilleures pratiques ; perspectives des participants
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».