Les méthodes de recherche quantitatives et qualitatives peuvent-elles déjà coexister ?
Notice bibliographique
Résumé
Les méthodes qualitatives de recherche gagnent de plus en plus de terrain dans le domaine des sciences infirmières. Malgré ce progrès relatif, le mouvement de la pratique fondée sur des données probantes continue de dominer et de souligner la valeur des résultats obtenus au moyen de méthodes quantitatives de recherche (surtout les essais cliniques randomisés) dans la prise de décisions cliniques. Dans ce contexte qui convient aux dirigeants prenant des décisions utilitaristes et au moment ou certains représentants de la profession font la guerre contre l’ordre du jour et en faveur de la recherche qualitative, il est difficile de choisir un chemin pratique et éthique qui valorise la place de l’infirmière au sein du système de santé, qui nous garde fidèle à la qualité des soins et qui conserve l’intégrité du chercheur. Compte tenu des avantages et des désavantages des deux méthodes, il est clair qu’aucune perspective, quantitative ou qualitative, ne peut à elle seule représenter adéquatement la réalité et un certain équilibre s’impose. Devant leur responsabilité envers la société, les chercheurs devraient alors choisir la méthode qui convient le plus pour répondre à la question de recherche, au lieu de promouvoir des devis en fonction des conditions économiques et politiques imposées par les distributeurs de fonds.
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 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 | 0,356 | 0,489 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,033 |
| Communication savante | 0,038 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».