Guidance on Performing Focused Ethnographies with an Emphasis on Healthcare Research
Notice bibliographique
Résumé
Focused ethnographies can have meaningful and useful application in primary care, community, or hospital healthcare practice, and are often used to determine ways to improve care and care processes. They can be pragmatic and efficient ways to capture data on a specific topic of importance to individual clinicians or clinical specialties. While many examples of focused ethnographies are available in the literature, there is a limited availability of guidance documents for conducting this research. This paper defines focused ethnographies, locates them within the ethnographic genre, justifies their use in healthcare research, and outlines the methodological processes including those related to sampling, data collection and maintaining rigour. It also identifies and provides a summary of some recent focused ethnographies conducted in healthcare research. While the emphasis is placed on healthcare research, focused ethnographies can be applicable to any discipline whenever there is a desire to explore specific cultural perspectives held by sub - groups of people within a context - specific and problem - focused framework.
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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 | 0,132 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,060 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».