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Enregistrement W4406230064 · doi:10.1108/qrom-08-2024-2801

Methodological reflections on tracing networked images

2025· article· en· W4406230064 sur OpenAlexaff
Katrina Pritchard, Helen Williams, Maggie C. Miller

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Organizations and Management An International Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensGeorge Brown College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivitySociologyOriginalityVisual researchRepresentation (politics)Value (mathematics)TracingMasculinityEpistemologyComputer scienceVisual artsSocial scienceGender studiesQualitative researchPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Many scholars highlight a need for reflexive methodological accounts to support visual research. Therefore, this paper offers detailed reflection on the methods involved in tracing and analysing 248 commercial images of entrepreneurship. This account supports our published work examining entrepreneurial masculinities and femininities, which conceptualised the gendering of entrepreneurial aesthetics, and proposed the significance of image networks in the reproduction of neoliberal ideals. Design/methodology/approach Now based on further methodological reflexivity, we offer insights on both the possibilities and challenges of tracing networked images by reviewing four methodological complexities: reflexive engagement with online images; working with and across platforms; tracing as a potentially never-ending process and montage approaches to analysis. Findings Our account focuses on a specific form of imagery – commercial images – on a certain representation – the gendered entrepreneur – and on a particular complex site of encounter – online. This work mapped a visual repertoire of gendered entrepreneurship online by tracing visual constructions of entrepreneurial masculinity and femininity. In this paper, we open the methodological “black box” of our study and explain our belief that methodological advances can only be built through exposing our working practice. Originality/value Through our detailed reflective account, we aim to open discussions to aid development and use of complex visual methods online.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,905
Tête enseignante GPT0,807
Écart entre enseignants0,097 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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