Using the Delphi Method for Qualitative, Participatory Action Research in Health Leadership
Notice bibliographique
Résumé
Current pressures on public health systems have led to increased emphasis on restructuring, which is seen as a potential solution to crises of accessibility, quality, and funding. Leadership is an important factor in the success or failure of these initiatives. Despite its importance, health leadership evades easy articulation, and its study requires a thoughtful methodological approach. We used a modified Delphi method in a Participatory Action Research (PAR) project on health leadership in Canada. Little has been written about the combination of Delphi method with PAR. We offer a rationale for the combination and describe its usefulness in researching the role of leadership in a restructuring initiative in “real time” with the participation of health system decision makers. Recommendations are provided to researchers wishing to use the Delphi method qualitatively (i.e., without statistical consensus) in a PAR framework while protecting the confidentiality of participants who work at different levels of authority. We propose a modification of Kaiser's (2009) post-interview confidentiality form to address power differentials between participants and to enhance confidentiality in the PAR process.
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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 | 0,209 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
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 ».