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Enregistrement W2161775277 · doi:10.1177/1049732313502128

Using Stake’s Qualitative Case Study Approach to Explore Implementation of Evidence-Based Practice

2013· article· en· W2161775277 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 · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchPhenomenonContext (archaeology)Congruence (geometry)StakeholderFocus groupEpistemologyEngineering ethicsWork (physics)Management sciencePsychologySociologyPublic relationsPolitical scienceSocial psychologySocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the use of qualitative case study research has increased during the past decade, researchers have primarily reported on their findings, with less attention given to methods. When methods were described, they followed the principles of Yin; researchers paid less attention to the equally important work of Stake. When Stake's methods were acknowledged, researchers frequently used them along with Yin's. Concurrent application of their methods did not take into account differences in the philosophies of these two case study researchers. Yin's research is postpositivist whereas Stake's is constructivist. Thus, the philosophical assumptions they used to guide their work were different. In this article we describe how we used Stake's approach to explore the implementation of a falls-prevention best-practice guideline. We focus on our decisions and their congruence with Stake's recommendations, embed our decisions within the context of researching this phenomenon, describe rationale for our decisions, and present lessons learned.

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)0,124
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1240,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,995
Tête enseignante GPT0,884
Écart entre enseignants0,110 · 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