Use of a qualitative methodological scaffolding process to design robust interprofessional studies
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, researchers are using qualitative methodology to study interprofessional collaboration (IPC). With this increase in use, there seems to be an appreciation for how qualitative studies allow us to understand the unique individual or group experience in more detail and form a basis for policy change and innovative interventions. Furthermore, there is an increased understanding of the potential of studying new or emerging phenomena qualitatively to inform further large-scale studies. Although there is a current trend toward greater acceptance of the value of qualitative studies describing the experiences of IPC, these studies are mostly descriptive in nature. Applying a process suggested by Crotty (1998) may encourage researchers to consider the value in situating research questions within a broader theoretical framework that will inform the overall research approach including methodology and methods. This paper describes the application of a process to a research project and then illustrates how this process encouraged iterative cycles of thinking and doing. The authors describe each step of the process, shares decision-making points, as well as suggests an additional step to the process. Applying this approach to selecting data collection methods may serve to guide and support the qualitative researcher in creating a well-designed study approach.
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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 | 0,362 | 0,365 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».