Reimagining Inquiry: A Transformative Integration of Mixed Methods Action Research and Qualitatively Driven Designs in Disability Research Contexts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This theoretical paper advances participatory and justice-oriented mixed methods research by integrating qualitatively driven mixed methods research with mixed methods action research within Mertens’ transformative paradigm, specifically in the context of disability studies. We critique post-positivist disability research for positioning people with disabilities as passive subjects and propose an alternative that centers lived experience and co-creation of knowledge. We position qualitatively driven mixed methods research as providing an ethical and epistemological foundation for these aims by privileging qualitative inquiry to shape the research design, while selectively incorporating quantitative tools to extend and contextualize findings without displacing the primacy of qualitative approaches. With mixed methods, action research contributes iterative, participatory cycles that translate insights into meaningful action. Together, this integration offers a coherent and ethically robust framework for addressing entrenched inequities and the “wicked problems” faced by disability communities. Philosophical synthesis of the transformative paradigm and critical realism underpins this approach, enabling both the recognition of systemic power and the explanation of its generative mechanisms. The proposed integrated, qualitatively driven mixed methods research, employing a mixed methods action research model, responds to calls for reflexive, equity-driven, and action-oriented mixed methods designs. This approach bridges conceptual innovation with practical guidance for designing rigorous, participatory, and socially impactful studies in health and social science research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,469 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle