Integrating Positionality Statements in Empirical Software Engineering Research
Notice bibliographique
Résumé
Context. Positionality statements are a reflective practice that is well-established in fields such as social sciences, where they enhance transparency, reflexivity, and ethical integrity by acknowledging how researchers' identities, experiences, and perspectives may shape their work. Goal. This study aimed to investigate the understanding, usage, and potential value of positionality statements in software engineering (SE) research, particularly in studies focused on diversity and inclusion (D&I). Method. We conducted a qualitative survey targeting authors of D&I-focused studies in SE to explore their perspectives and practices regarding positionality. Through purposive sampling, we collected responses from 21 participants, which were analyzed using thematic analysis to identify how positionality is currently understood and applied. Findings. Our findings reveal that SE researchers often view positionality statements as a method for self-reflection, contextual awareness, and bias reduction, though practices vary widely. While some participants explicitly integrate positionality statements into their research, most apply these concepts implicitly. Challenges, such as double-anonymity requirements and the perception of objectivity in SE, also limit the adoption of positionality. Discussions. Our findings highlight an opportunity for SE to adopt and adapt positionality statements to reflect the field's intersection of technical and human considerations. By incorporating structured positionality practices, SE research could enhance inclusion, ethical rigor, and transparency, moving closer to the standards established in more mature disciplines. Conclusion. Although SE research increasingly addresses complex social and human-centered issues, positionality statements have yet to become common practice in the field.
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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 | 0,336 | 0,484 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,035 |
| Communication savante | 0,017 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».