Ethnography in qualitative educational research: AMEE Guide No. 80
Notice bibliographique
Résumé
Ethnography is a type of qualitative research that gathers observations, interviews and documentary data to produce detailed and comprehensive accounts of different social phenomena. The use of ethnographic research in medical education has produced a number of insightful accounts into its role, functions and difficulties in the preparation of medical students for clinical practice. This AMEE Guide offers an introduction to ethnography - its history, its differing forms, its role in medical education and its practical application. Specifically, the Guide initially outlines the main characteristics of ethnography: describing its origins, outlining its varying forms and discussing its use of theory. It also explores the role, contribution and limitations of ethnographic work undertaken in a medical education context. In addition, the Guide goes on to offer a range of ideas, methods, tools and techniques needed to undertake an ethnographic study. In doing so it discusses its conceptual, methodological, ethical and practice challenges (e.g. demands of recording the complexity of social action, the unpredictability of data collection activities). Finally, the Guide provides a series of final thoughts and ideas for future engagement with ethnography in medical education. This Guide is aimed for those interested in understanding ethnography to develop their evaluative skills when reading such work. It is also aimed at those interested in considering the use of ethnographic methods in their own research work.
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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 | 0,047 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,017 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».