Reimagining Inquiry: A Transformative Integration of Mixed Methods Action Research and Qualitatively Driven Designs in Disability Research Contexts
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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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 | 0,288 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,087 |
| Communication savante | 0,027 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».