The efficiency and effectiveness of utilizing diagrams in interviews: an assessment of participatory diagramming and graphic elicitation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper focuses on measuring the efficiency and effectiveness of two diagramming methods employed in key informant interviews with clinicians and health care administrators. The two methods are 'participatory diagramming', where the respondent creates a diagram that assists in their communication of answers, and 'graphic elicitation', where a researcher-prepared diagram is used to stimulate data collection. METHODS: These two diagramming methods were applied in key informant interviews and their value in efficiently and effectively gathering data was assessed based on quantitative measures and qualitative observations. RESULTS: Assessment of the two diagramming methods suggests that participatory diagramming is an efficient method for collecting data in graphic form, but may not generate the depth of verbal response that many qualitative researchers seek. In contrast, graphic elicitation was more intuitive, better understood and preferred by most respondents, and often provided more contemplative verbal responses, however this was achieved at the expense of more interview time. CONCLUSION: Diagramming methods are important for eliciting interview data that are often difficult to obtain through traditional verbal exchanges. Subject to the methodological limitations of the study, our findings suggest that while participatory diagramming and graphic elicitation have specific strengths and weaknesses, their combined use can provide complementary information that would not likely occur with the application of only one diagramming method. The methodological insights gained by examining the efficiency and effectiveness of these diagramming methods in our study should be helpful to other researchers considering their incorporation into qualitative research designs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,196 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle