Métissage methodology for qualitative research
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of Métis-specific research methodologies that can be drawn upon in academia by Métis scholars and emerging academics like master and Ph.D. students. This paper outlines an exploratory research methodology used by a Ph.D. student in educational studies for a qualitative study on reconciliation through Métissage in higher education. The study was designed to build a conceptual framework[1] that answers the following question: “How have university courses and learning experiences impacted Métis peoples’ understandings of their cultural identities, the role of Métis-specific Knowledge in higher education curriculum and policies, and Métis perspectives on reconciliation in Canadian universities?” This exploratory methodology allows a deeper understanding of Métis peoples’ experiences in university classrooms. Like the mixed worldview of the Métis people, a mix of grounded theory and Indigenous-Métissage methodology has provided an innovative way for one Métis Ph.D. candidate to attempt to ground their research within their culture. In particular, the application of grounded theory and the sharing of stories through the conversational method is used in this study. The use of narrative also contributes to a rich set of methods allowing for auto-ethnography to be woven throughout the research methodology.
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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 | 0,084 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,011 |
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 ».