Triangulation in Canadian doctoral dissertations on aging
Notice bibliographique
Résumé
Triangulation has been increasingly used in gerontological research. It is unknown, however, whether this approach has been implemented by emergent scholars in the field. The goal of this article is to provide review of Canadian doctoral dissertations in the field of aging with the following questions in mind: Is triangulation common in doctoral dissertations on aging in Canada? What triangulation strategies are used by doctoral students? What implications to doctoral education could these data have? The authors searched the ProQuest Dissertations & Theses database (from May 1966 to November 2011) and reviewed 66 doctoral dissertations that met the inclusion criteria. The findings revealed recent proliferation in use of triangulation strategies in doctoral dissertation research on aging in Canada. Methodological triangulation, data source triangulation and multiple triangulation were found as the most widely used triangulation strategies by emergent scholars, whereas theoretical and investigator triangulations were less common. Implications for gerontological research and education are discussed.
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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 | 0,181 | 0,362 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».