Draw me a picture, tell me a story: Evoking memory and supporting analysis through pre-interview drawing activities
Notice bibliographique
Résumé
In interviews for interpretive inquiry or interpretive case studies, researchers hope to grasp participants’ perspectives and learn about the nature and meaning of their experiences. There are many challenges or requirements for useful or successful interviews. In this paper we identify important aspects of interviews and examine the helpful contributions of using pre-interview activities. Pre-interview activities were drawings or diagrams that participants completed about the experiences of interest. Participants brought the completed drawings to their interviews and the interviews commenced with presentation and discussion of these visuals. This paper presents four studies that illustrate how the use of pre-interview activities can support participants in identifying central ideas in their experiences. In the interviews, the participants spoke at length about the visual representations they produced and in these reflections they identified central ideas or key themes in the experiences. Some drawings were a source of visual metaphors for discussing the experience and some highlighted whole-part relationships that informed interpretation. The findings contribute to conversations about how to “invite stories” rather than “request reports” from participants, how images other than photographs can serve as evocative and potent visuals to support memory and reflection in interviews, and how researchers can better or more directly access a participant’s meaning.
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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 | 0,038 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».