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Enregistrement W2808131260 · doi:10.1080/14427591.2018.1480409

Applying case study methodology to occupational science research

2018· article· en· W2808131260 sur OpenAlexaff
Sigrún Kristín Jónasdóttir, Carri Hand, Laura Misener, Jan Miller Polgar

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Process (computing)Occupational scienceCase study researchManagement scienceResearch methodologyComputer scienceData scienceKnowledge managementPsychologySociologyEngineeringOccupational therapyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Case study methodology offers a creative and flexible way to gain a comprehensive understanding of human complexities in context, using various means to collect data. This paper is divided into two parts. Part one provides a brief overview of what case study methodology is; and part two presents an integrated review (Whittemore & Knafl, 2005) on how case study has been used for the study of occupation. Findings indicate that while case study methodology is increasingly used for the study of occupation, many of its essential features are absent in published research, such as a definition of the bounded case in its context, use of multiple sources of data, and detailed information about the research process in the output. Recommendations are provided on these essential features of case study to advance the effective use of case study methodology for studying occupation.

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)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,785
Tête enseignante GPT0,733
Écart entre enseignants0,052 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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