Making sense of grounded theory in medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Grounded theory is a research methodology designed to develop, through collection and analysis of data that is primarily (but not exclusively) qualitative, a well-integrated set of concepts that provide a theoretical explanation of a social phenomenon. OBJECTIVE: This paper aims to provide an introduction to key features of grounded theory methodology within the context of medical education research. OVERVIEW: In this paper we include a discussion of the origins of grounded theory, a description of key methodological processes, a comment on pitfalls encountered commonly in the application of grounded theory research, and a summary of the strengths of grounded theory methodology with illustrations from the medical education domain. DISCUSSION: The significant strengths of grounded theory that have resulted in its enduring prominence in qualitative research include its clearly articulated analytical process and its emphasis on the generation of pragmatic theory that is grounded in the data of experience. When applied properly and thoughtfully, grounded theory can address research questions of significant relevance to the domain of medical education.
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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 | 0,222 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,065 |
| Communication savante | 0,024 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».