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Enregistrement W172785702 · doi:10.46743/2160-3715/2014.1241

Challenges & Strategies for Conducting Qualitative Research with Persons Diagnosed with Rare Movement Disorders

2014· article· en· W172785702 sur OpenAlexafffund
Kori A. LaDonna, Michael J. Ravenek

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQualitative researchMovement disordersTransparency (behavior)CognitionPsychologyDiseaseEngineering ethicsMedicineSociologyPsychiatrySocial sciencePathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unique features of Huntington’s disease and young-onset Parkinson’s disease, both neurodegenerative movement disorders, can pose challenges for conducting qualitative research. From the perspectives of two doctoral candidates conducting research with these groups, a number of challenges are presented and discussed alongside strategies for managing such challenges. Challenges are organized according to physical (e.g., movement), psychological (e.g., cognition) and social (e.g., speech impairment) aspects of these diseases. The strategies presented emphasize the importance of ethical reasoning in situations that can arise, as well as the relationships developed with the research participants. Author transparency and ethical reasoning are both important in conducting quality qualitative research. It is hoped that presenting these challenges and strategies will promote greater dialogue on such issues, and help researchers enable more people with rare movement disorders to participate in qualitative 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,415
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,124 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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