Conducting Literature Reviews Hermeneutically
Notice bibliographique
Résumé
It is well understood that conducting high quality literature reviews provides an important and solid foundation for research studies. While there is an abundance of resources available about how to conduct literature reviews for quantitative research, there are fewer publications available about how to conduct literature reviews for qualitative research, particularly research that is guided by hermeneutic philosophy. Rather than detailing how to conduct a hermeneutic literature review, in this paper we make the subtle, yet necessary, distinction that literature reviews included in research studies that are guided by hermeneutics should be conducted hermeneutically. We begin by reviewing the few resources that are currently available about conducting literature reviews for hermeneutic research and detail three different literature review processes for three hermeneutic studies. We then discuss how researchers, who are using hermeneutics to guide their research, might determine what literature should be included in their literature reviews. We close the paper by addressing the significance of rigour in literature reviews that are conducted hermeneutically.
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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 | 0,514 | 0,709 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».