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Enregistrement W1993307582 · doi:10.1136/ebn.9.1.7

Reflections on “Helping practitioners understand the contribution of qualitative research to evidence-based practice”

2006· letter· en· W1993307582 sur OpenAlexaff
Sally Thorne

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2006
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchPsychologyMedical educationEngineering ethicsSociologyMedicineEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although I congratulate Newman et al for bravely taking up the challenge that wading through the mire of qualitatively derived evidence entails, I find that their ultimate argument leaves me with more confusion than clarity. I fully agree with many of the excellent points they raise, but I would certainly take issue with others. However, reflecting on the thesis of their argument, I realise that the important conversation is not to argue the specific claims they make about qualitative research, its application, or its evaluation, but rather to examine the reasons that they are explaining these in the first place. Sometimes the greatest service a thoughtful paper can provide is sufficient discomfort to provoke further critical thinking. In that light, I hope that my response is understood as a beginning dialogue toward finding the clarity that we all aspire to within this complex, but ultimately fascinating, question. Newman et al have usefully articulated many of the current confusions and contradictions within the existing literature on what constitutes qualitative research, the criteria against which its quality can be determined, and the context within which its products can be reasonably taken up to inform clinical practice. They alert us to the taxonomy of methodological approaches that appear in our nursing literature (and the interdisciplinary literature upon which we draw) with regard to distinctions among and between these approaches and the manner in which they are actually applied. Quite rightly, they note that there are often far fewer distinctions between methods claiming to draw upon distinct approaches than would be anticipated. However, I would take issue with their conclusion that these methods are not all that dissimilar from one another after all. From my perspective, the problem is that none of these conventional qualitative methods were developed for quite the purposes that nurses …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,292
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,532
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2920,532
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0190,074
Communication savante0,0280,066
Science ouverte0,0170,026
Intégrité de la recherche0,0530,136
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,714
Tête enseignante GPT0,695
Écart entre enseignants0,019 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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