Critical appraisal and selection of data collection instruments: A step-by-step guide
Notice bibliographique
Résumé
It is essential that nurse researchers use the most precise and valid data collection instruments available to obtain trustworthy data when conducting research in education and practice. Today, there is a vast selection of existing quantitative data collection instruments from which to choose. Existing instruments can be located through reports of their use in the literature and at conferences, through internet searches and by word of mouth. Once the nurse researcher locates a potential data collection instrument for a given study, the instrument must be systematically appraised for use in that study. This article introduces a comprehensive Step-by-Step Guide that will enable users to quickly and thoughtfully appraise quantitative measurement instruments. The results from the use of this critical appraisal guide will assist researchers to objectively discuss, compare and make informed decisions before adopting a specific data collection instrument for use in a research study. The underlying principles of the Step-by-Step Guide for the Critical Appraisal and Selection of Data Collection Instruments are based on the tenets of measurement theory, literature, and experience of the authors in education and practice research.
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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 | 0,244 | 0,417 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,014 |
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 ».