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Enregistrement W2158021437 · doi:10.1177/1049732308327883

Court Reporters: A Viable Solution for the Challenges of Focus Group Data Collection?

2008· article· en· W2158021437 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFocus Groups and Qualitative Methods
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of OntarioUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupJargonConfidentialityData collectionQualitative researchDiligenceTerminologyDue diligenceQualitative propertyPublic relationsReceiptPsychologyMedical educationMedicineComputer scienceSociologyLawPolitical scienceSocial psychologyBusinessWorld Wide WebComputer securityMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Focus group interviews are a common approach to data collection in qualitative research projects. They are, however, a method with the potential for methodological and pragmatic difficulties, many of which stem from transcribing focus group data from an audiotape. An alternative to postinterview transcription is the use of a court reporter. Advantages found using court reporters were increased accuracy, timely receipt of transcripts, less distraction for focus group facilitators, guaranteed confidentiality, time saved reviewing transcripts, and convenience. Because court reporters do not traditionally work in health research, there might be issues with medical terminology that require diligence on the part of the researcher to ensure that jargon is appropriately identified and transcribed. Using court reporters in rural areas might be cost-prohibitive because of travel expenses. Court reporters offer a viable and worthwhile approach to data transcription, and in our experience, have provided our research team with rich and accurate data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,833
Tête enseignante GPT0,666
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle