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Enregistrement W781312812 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199337538.013.4

A Review of Methodological and Measurement Approaches to the Study of Work and Family

2015· review· en· W781312812 sur OpenAlexaff
Laurent Lapierre, Alicia McMullan

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2015
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionTriangulationSampling (signal processing)Research designIdentification (biology)Data scienceSample (material)PopulationComputer scienceStatisticsGeographySociologyMathematicsCartographyTelecommunicationsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides a review of research methods reported in work–family (WF) articles published in peer-reviewed journals between 2004 and 2013. Methodological issues addressed include sampling (sampling methods, identification of target and source populations, response rate, and comparison of sample to source population), research designs (time horizon, laboratory vs. field setting, and level of control), data collection methods, levels of analysis, use of multiple data sources, triangulation, and the use of objective outcome measures. When possible, statistical comparisons were made between the results of this review and those reported in an earlier review by Casper, Eby, Bordeaux, Lockwood, and Lambert (2007). Results show that multiwave as well as qualitative research designs have been used more frequently since the period reviewed by Casper and colleagues. Still, there is room for improvement in the methodological rigor with which WF research is undertaken. In particular, WF scholars are encouraged to give more attention to sampling-related considerations, and to more strongly consider the use of experimental research designs, data/measurement triangulation, and the collection of data beyond the individual level of analysis.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0180,021
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,630
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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