The Lone Mother Resilience Project: A Qualitative Secondary Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although qualitative secondary analyses are conducted across the social sciences, supra-assorted analyses that involve both the re-use of existing data and the collection of new, primary data are relatively uncommon. Additionally, discussions regarding qualitative secondary analysis have tended to ignore the re-use of researchers' own data (i.e., auto-data). Thus, with this article, we aim to contribute to this discussion by providing an example of a supra-assorted analysis in which we re-used data from one of our previous studies, Lone Mothers: Building Social Inclusion. This earlier, longitudinal study was conducted with 104 poor lone mothers across Canada. We supplemented this dataset with data from three focus groups and 20 semi-structured interviews engaging a total of 38 lone mothers. Both studies were informed by a feminist and social inclusion lens, and recruited a diverse sample of women in three cities across the country: Vancouver, British Columbia; Toronto, Ontario; and St. John's, Newfoundland. In addition, most of the lone mothers who participated in the secondary analysis had also been involved in the original study as interviewees and/or research assistants. We conclude the article by discussing the strengths and limitations of, and lessons learned from, the secondary study's design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».