Broken Telephone: The long and Winding Road from Encoding to Decoding in Mixed Methods Research
Notice bibliographique
Résumé
It is not uncommon for engineering education researchers who value quantitative analyses to conduct large-scale surveys as validation measures for smaller scale qualitative studies. The purpose of this paper is to examine a limitation of this logic. We adopt Stuart Hall’s encoding/decoding model of communication as a conceptual framework to investigate the mismatch between five engineering career paths we identified through a small, qualitative study and 982 Canadian engineering graduates’ self-identification with those paths on a larger scale national survey. By examining the differences between our encoding of survey items and respondents' self-identified decoding of those items, our paper makes two significant contributions to the engineering education literature, one methodological and one structural. First, our findings raise methodological questions about the widespread use of large-scale surveys as validation measures for small-scale qualitative studies, and second, our critical analysis illustrates internal heterogeneity within senior executive career tracks, enabling us to supplement existing explanations for occupational inequity in the profession.
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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 | 0,620 | 0,797 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,073 |
| Communication savante | 0,028 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».