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Enregistrement W6945510653 · doi:10.25384/sage.c.6053641

Data Analyses using the Action Project Method Coding Technique: A Guide

2022· other· en· W6945510653 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2022
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesWomen's College HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderpinningCoding (social sciences)Data collectionFocus (optics)Action (physics)Qualitative propertyProtocol (science)Action research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The qualitative action-project method (A-PM) was developed in counseling psychology and is useful for studying human actions in various contexts. With this article we provide a guide to A-PM data analysis with a focus on the method’s coding technique. We briefly outline the theory underpinning the method as well as the different phases of data collection. The A-PM data analysis happens in parallel from a bottom-up and top-down approach, where researchers consider the data closely for what participants are doing, how they are doing it and the ways in which their actions are directed by their overall goals. We add to the existing literature by detailing the coding technique, providing examples at each stage of analysis, as well as reflect on the possibilities for adapting the protocol for different types of research. Our aim is to support researchers in their efforts to undertake the method.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0140,014
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,013

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 Opus0,494
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,011 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
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