“You Didn’t Have to Pay Me”: The Meanings of Monetary Incentives in Interview Research
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the social meanings of monetary research incentives and the ramifications of their use in interview research. I argue that monetary incentives produce complex social meanings that significantly and diversly shape the relationship between interview researchers and participants and, as such, impact the types and volume of data that interviews produce. I discuss three distinct social meanings that emerged in my qualitative research interviews with forty-four low-wage freelance refugee interpreters in Canada. First, I show that in research with low-income workers, incentives can be interpreted as symbols of cross-class allyship that place the researcher in trusting and highly cooperative relationships of solidarity with participants. Second, the use of research incentives may also, and somewhat paradoxically, deepen socio-economic hierarchies by placing researchers and participants in relations resembling those between employers and employees. Third, research incentives may also be used by participants to resist social hierarchies and establish relations of benevolent and charitable equivalence in the interview encounter. Thus, the various social meanings of monetary incentives are productive of distinct interpersonal dynamics that shape the process of data collection as well as recruitment.
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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 | 0,185 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,074 |
| Communication savante | 0,015 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».