“You Have Some Questions for Me?” considering Qualitative Interviewing
Notice bibliographique
Résumé
Interviewing, as a way of collecting research data, has emerged and been developed within the transition from modernist ideals to more postmodern perspectives about what constitutes knowledge. Interviewing practices range from standardized structured interviews to collect data in large-scale studies, to interviews that are more characteristic of a conversation that allow for a more expansive venture into an area of inquiry. While there are times when ideas develop over time and one can see the evolution of them, this is not as clear with the ideas of interviewing. In this state-of-the-art article, we survey the fields where interviews are visible and see the presence of different forms of interviews. Research interviews necessitate recognition of the ontological and epistemological commitments that shape research study design. A research interview cannot be crafted without attending to questions about: the purpose of the interview; the place it takes up alongside the needs, interests, and vulnerabilities of researchers and participants; the relationship between the intent for interviews and the places in which research interviews are conducted; how research interviews can open up as well as foreclose insight into experiences; and, how interviews are shaped by considerations of power and positionality. By attending to these questions, researchers can resist reducing interviews to a simplified ask-and-answer procedure.
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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 | 0,052 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».