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Enregistrement W7111785148

Factors influencing the inter- and intra-class mobility of Jobcentre Plus customers ::a case study approach

2008· article· en· W7111785148 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Data collectionQuality (philosophy)Government (linguistics)Measure (data warehouse)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

‘Riessman updates, expands, and to some degree reconceptualizes her 1993 SAGE book, Narrative Analysis, which has probably been the most cited methodological source for narrative reserach. The new version deserves even greater success than its predecessor…The greatest virtue of Riessman’s book, for my taste, is her refusal to reduce method to procedure’ – Canadian Journal of Sociology Catherine Kohler Riessman provides a lively overview of qualitative research based on interpreting stories. Designed to improve research practice, it provides detailed discussions of four analytic methods: thematic analysis, structural analysis, dialogic//performance analysis, and visual narrative analysis. Broad in scope, Narrative Methods for the Human Sciences offers concrete guidance for students and established scholars wanting to join the “narrative turn” in social research. Key Features “ Offers guidance for interviewing and transcription: The author discusses the move from spoken language to written transcript. In the process, she encourages students to be mindful of the texts they construct from dialogues in an interview study. “ Includes visual approaches to data gathering: Riessman takes narrative research beyond its historic reliance on word-based materials. She discusses exemplary research that integrates images-both those made during the research process and others found in archives. “ Presents arguments about validation in case-based research: The book presents several ways to think about credibility in narrative studies, contextualizing validity in relation to epistemology and theoretical orientation of a study. Intended Audience This text is designed as a supplement to qualitative research courses taught in graduate departments across the social and behavioral sciences, and as a core book in narrative research courses. It is also useful for academics wanting to learn more about narrative methods. Author Biography Catherine Kohler Riessman is Research Professor in the Department of Sociology at Boston College, and an Emerita Professor at Boston University. She serves as a Visiting Fellow in the Centre for Narrative Research, University of East London. She earned a Ph.D. in Sociomedical Science from Columbia University. Riessman has authored four books and numerous articles and book chapters in medical sociology and qualitative methodologies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,147 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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