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Enregistrement W2416472577

[Analysis of qualitative data collection methods used in adolescent research].

2013· article· en· W2416472577 sur OpenAlexaff
Assumpta Ndengeyingoma, de Montigny F, Miron Jm

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRigourData collectionQualitative researchMeaning (existential)Context (archaeology)Point (geometry)Data sciencePsychologyNursing researchComputer scienceEngineering ethicsEpistemologySociologySocial scienceMedicinePsychotherapistNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There has been remarkable growth in research on adolescents in the last decade, particularly in nursing science. OBJECTIVE: The goal of this article is to produce a synthesis of findings justifying the use of qualitative methods in collecting data from adolescents. METHOD: A literature review identified relevant articles (N : 27) from digital databases. FINDINGS: While the studies done on adolescents were on different topics, the data collection methods were often similar. Most of the studies used more than one technique to reconcile scientific rigour and the way the adolescents expressed themselves. In order to understand a phenomenon, its context and the meaning given to the experience proved essential. CONCLUSION: In qualitative research on adolescents, it is important to use data collection methods that make it possible to clearly target the experience explored and to orient and guide the individual in deepening that experience in order to favour the emergence of his or her point of view. Data collection methods based on written communication have to be complemented with other methods more focused on oral communication so as to draw out interpretations reflecting adolescents' points of view as accurately as possible.

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)0,214
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,319
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2140,319
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0120,022
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,685
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,111 · 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

Citations0
Publié2013
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