Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When conducting community-based participatory research (CBPR), community researchers are often consulted during the analysis step, but rarely participate in the entire process. OBJECTIVES: This paper describes a participatory qualitative data analysis process that was used in three projects with marginalized women in Ontario, Canada. In each project, marginalized women were trained as Inclusion Researchers (IRs) and participated in all stages of the research process. Given the emphasis of the projects on inclusion, it was important that a data analysis process be developed that was group oriented, engaging, understandable, and inclusive of the community researchers. METHODS: A five-part analysis process is described including preparation of the data, grouping and coding, consolidation, making sense of the data, and producing a report. This group analysis process took place over 2 full days with facilitation by an academic researcher, Details about the techniques used for each step are described. CONCLUSIONS: The strengths of this participatory qualitative data analysis process were that it enabled participation of people with a mixture of levels of education and familiarity with analysis; it enabled community member control of the interpretation; and it could handle large volumes of data quickly. The main limitation was that additional time and procedures would be necessary for a deeper analysis or for groups of over 25 participants. The factors that contributed to the success of this participatory analysis process included accessible and clear procedures, use of visual grouping techniques, and a positive and supportive atmosphere for participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Études des sciences et des technologies Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui | Qualitatif | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | high |
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 | 0,191 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».