Combining individual interviews and focus groups to enhance data richness
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a presentation of the critical reflection on the types of findings obtained from the combination of individual interviews and focus groups, and how such triangulation contributes to knowledge production and synthesis. BACKGROUND: Increasingly, qualitative method triangulation is advocated as a strategy to achieve more comprehensive understandings of phenomena. Although ontological and epistemological issues pertaining to triangulation are a topic of debate, more practical discussions are needed on its potential contributions, such as enhanced data richness and depth of inquiry. METHOD: Data gathered through individual interviews and focus groups from a study on patterns of cancer information-seeking behaviour are used to exemplify the added-value but also the challenges of relying on methods combination. FINDINGS: The integration of focus group and individual interview data made three main contributions: a productive iterative process whereby an initial model of the phenomenon guided the exploration of individual accounts and successive individual data further enriched the conceptualisation of the phenomenon; identification of the individual and contextual circumstances surrounding the phenomenon, which added to the interpretation of the structure of the phenomenon; and convergence of the central characteristics of the phenomenon across focus groups and individual interviews, which enhanced trustworthiness of findings. CONCLUSION: Although the use of triangulation is promising, more work is needed to identify the added-value or various outcomes pertaining to method combination and data integration.
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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 | 0,174 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».