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Enregistrement W2569356713 · doi:10.1177/0844562116684728

Moving From Field Text to Research Text in Narrative Inquiry

2016· article· en· W2569356713 sur OpenAlexaffvenue
Louela Manankil‐Rankin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling, Therapy, and Family Dynamics
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeInterpretation (philosophy)Narrative inquiryField (mathematics)Narrative networkProcess (computing)Construct (python library)EpistemologySpace (punctuation)Personal narrativeNarrative criticismSociologyPsychologyComputer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Narrative Inquiry is a research methodology that enables a researcher to explore experience through a metaphorical analytic three-dimensional space where time, interaction of personal and social conditions, and place make up the dimensions for working with co-participant stories. This inquiry process, analysis, and interpretation involve a series of reflective cognitive movements that make possible the reformulations that take place in the research journey. In this article, I retell the process of my inquiry in moving from field texts (data sources) to research text (interpretation of experience) in Narrative Inquiry. I draw from an inquiry on how nurses experience living their values amidst organizational change to share how I as an inquirer/researcher, moved from field texts to narrative accounts; narrative resonant threads; composite letter as the narrative of experience; personal, practical, and social justifications to construct the research text and represent it another form as a poem. These phases in the inquiry involve considerations in the analytic and interpretive process that are essential in understanding how to conduct Narrative Inquiry. Lastly and unique to my inquiry, I share how a letter can be used as an analytic device in Narrative Inquiry.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0130,036
Communication savante0,0220,034
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,294 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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