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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 OpenAlexaff
Shannon D. Scott, Heather Sharpe, Kathy O’Leary, Ulrike Dehaeck, Kathryn Hindmarsh, John Garry Moore, Martin H. Osmond

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,381
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,423
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3810,423
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0110,012
Communication savante0,0110,028
Science ouverte0,0110,019
Intégrité de la recherche0,0150,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,009

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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