Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Grounded theory methodology is a suitable qualitative research approach for clinical inquiry into nursing practice, leading to theory development in nursing. Given the variations in, and subjectivity attached to, the manner in which qualitative research is carried out, it is important for researchers to explain the process of how a theory about a nursing phenomenon was generated. Similarly, when grounded theory research reports are reviewed for clinical use, nurses need to look for researchers' explanations of their inquiry process. AIM: The focus of this article is to discuss the practical application of grounded theory procedures as they relate to rigour. METHOD: Reflecting on examples from a grounded theory research study, we suggest eight methods of research practice to delineate further Beck's schema for ensuring, credibility, auditability and fittingness, which are all components of rigour. FINDINGS: The eight methods of research practice used to enhance rigour in the course of conducting a grounded theory research study were: (1) let participants guide the inquiry process; (2) check the theoretical construction generated against participants' meanings of the phenomenon; (3) use participants' actual words in the theory; (4) articulate the researcher's personal views and insights about the phenomenon explored; (5) specify the criteria built into the researcher's thinking; (6) specify how and why participants in the study were selected; (7) delineate the scope of the research; and (8) describe how the literature relates to each category which emerged in the theory. CONCLUSIONS: The eight methods of research practice should be of use to those in nursing research, management, practice and education in enhancing rigour during the research process and for critiquing published grounded theory research reports.
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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 | 0,286 | 0,423 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,041 |
| Communication savante | 0,023 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».