Enhancing the Rigor of Qualitative Research: Application of a Case Methodology to Build Theories of IT Implementation
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents and illustrates how the approach proposed by Eisenhardt (1989) for building theories from intensive qualitative research, more precisely case study research, can help information systems and medical informatics researchers understand and explain the inherently dynamic nature of IT implementation. The approach, which adopts a positivist view of research, relies on past literature and empirical data as well as on the insights of the researcher to build incrementally more powerful theories. We describe in some detail how this methodology was applied in a particular case study on IT implementation in the health care context and how the use of this approach contributed to the discovery of a number of new perspectives and empirical insights. Furthermore, we provide insights into the many choices that a researcher must make when adopting this methodological approach. Overall, using Eisenhardt's approach as a starting point, our objective is to provide a rigorous, step-by-step methodology for using case studies to build theories within the information systems and medical informatics fields. We provide several insights to the nature of case research, information on and concrete examples of specific techniques and tools, and guidance on how to improve intensive case research.
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 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 | 0,356 | 0,357 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».