Concept analysis: the importance of differentiating the ontological focus
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this paper is to clarify the philosophical underpinnings of concepts and concept analysis and the implications of their use through the lens of particular ontological perspectives. BACKGROUND: Information on the philosophical foundations of concepts from an ontological and epistemological perspective is not readily identifiable in the international literature. Although some authors have made reference to the ontological perspectives of specific concept analysis processes, none have addressed the implications of the realist or relativist perspective in relation either to the analysis process or the implications of a particular ontological perspective on the meaning and utility of a specific concept. METHOD: We describe the evolution of concept analysis and influence of ontological paradigms on specific analysis methods. Using an historical review of concept development within nursing thought, we decode the language of concepts and processes of concept analysis, outline the importance of the ontological foundation of concept development, and describe the impact of concept use. DISCUSSION: The nursing literature is dominated by concepts created from a realist perspective. Although recent nurse-authors have introduced evidence-based data to facilitate the development of a number of concepts, they have held fast to the perception that the 'best', most adequate or mature concepts transcend context. CONCLUSION: The theoretical shift from context-bound empirical analysis of concepts belies the complexity of nurses' work. Concepts are unapologetically context-bound. A concept that transcends context (based on realist ontology) will remain the same even when the context of praxis changes limiting its utility.
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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 | 0,096 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,072 |
| Communication savante | 0,023 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».