Centering the Margins: Methodological Challenges and Opportunities of Studying the Understudied
Notice bibliographique
Résumé
Diversity, equity, and inclusion (DEI) is a critical research area in management that often entails examining populations that have historically been understudied. Past scholarship has highlighted how studying such populations can be connected with various methodological challenges and complexities. For instance, understudied populations often present difficulties with achieving a large enough sample size. They may also be more challenging to gain access to. However, researchers have also identified ways to attend to, and potentially address, some of these challenges and complexities. Accordingly, we have three goals in this panel. First, we aim to highlight opportunities for researching understudied populations in DEI scholarship. Second, we aim to discuss the methodological challenges associated with such research. Third, we aim to offer researchers strategies for navigating and addressing these challenges. To support these three goals, we have compiled a panel of expert DEI researchers, who will draw on their past experiences to address these three aims and, ultimately, forward audience members’ understandings of these topics.
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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 | 0,390 | 0,531 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,036 |
| Communication savante | 0,029 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».