Staying theoretically sensitive when conducting grounded theory research
Notice bibliographique
Résumé
Background Grounded theory (GT) is founded on the premise that underlying social patterns can be discovered and conceptualised into theories. The method and need for theoretical sensitivity are best understood in the historical context in which GT was developed. Theoretical sensitivity entails entering the field with no preconceptions, so as to remain open to the data and the emerging theory. Investigators also read literature from other fields to understand various ways to construct theories. Aim To explore the concept of theoretical sensitivity from a classical GT perspective, and discuss the ontological and epistemological foundations of GT. Discussion Difficulties in remaining theoretically sensitive throughout research are discussed and illustrated with examples. Emergence - the idea that theory and substance will emerge from the process of comparing data - and staying open to the data are emphasised. Conclusion Understanding theoretical sensitivity as an underlying guiding principle of GT helps the researcher make sense of important concepts, such as delaying the literature review, emergence and the constant comparative method (simultaneous collection, coding and analysis of data). Implications for practice Theoretical sensitivity and adherence to the GT research method allow researchers to discover theories that can bridge the gap between theory and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,496 | 0,696 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,030 |
| Communication savante | 0,022 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».