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Enregistrement W1995445944 · doi:10.3917/rsi.105.0025

Les méthodes de recherche quantitatives et qualitatives peuvent-elles déjà coexister ?

2011· article· fr· W1995445944 sur OpenAlexaff
Elena Hunt, Anne-Marise Lavoie

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,120
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1200,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0060,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,954
Tête enseignante GPT0,721
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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