Notice bibliographique
Résumé
As scientifically trained clinicians, pharmacists may be more familiar and comfortable with the concept of quantitative rather than qualitative research. Quantitative research can be defined as “the means for testing objective theories by examining the relationship among variables which in turn can be measured so that numbered data can be analyzed using statistical proce dures”. 1 Pharmacists may have used such methods to carry out audits or surveys within their own practice settings; if so, they may have had a sense of “something missing” from their data. What is missing from quantitative research methods is the voice of the participant. In a quantitative study, large amounts of data can be collected about the number of people who hold certain attitudes toward their health and health care, but what qualitative study tells us is why people have thoughts and feelings that might affect the way they respond to that care and how it is given (in this way, qualitative and quantitative data are frequently comple mentary). Possibly the most important point about qualitative research is that its practitioners do not seek to generalize their findings to a wider population. Rather, they attempt to find examples of behaviour, to clarify the thoughts and feelings of study participants, and to interpret participants’ experiences of the phenomena of interest, in order to find explanations for human behaviour in a given context.
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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 | 0,228 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,013 |
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 ».