Comparing thematic and search term-based coding in understanding sense of place in survey research
Notice bibliographique
Résumé
Sense of place is a fundamental concept in human geography, yet challenging to measure given its intangibility and idiosyncrasy. Meanwhile, there are increasing opportunities for social scientists to utilize big data and automated approaches to data analysis, albeit with some wariness, but few researchers directly compare automated to manual analysis in the context of sense of place. This study applies two analytical approaches to a survey question on sense of place: semi-automatic search term analysis around semantic fields, and inductive thematic analysis. Results show high agreement between the approaches, with more tangible aspects of place (recreation) better correlated than more abstract concepts (appreciation). Variation mainly relates to the ability of inductive coding to address false negatives, implied meaning, or obscure search terms. This demonstrates the potential value of hybridizing to improve the accuracy of a search term-based approach, and overcome the limitations, such as subjectivities, of one analytical approach. • The research compares search term-based and thematic analysis to understand sense of place. • Tangible aspects of place (such as recreation) agree more than more abstract elements (such as cultural heritage). • We advocate a hybrid coding approach to combine the advantages and overcome the limitations of each approach. • A hybrid approach facilitates use of Big Data as well as deployment in applied fields such as social impact assessment.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».