Once upon a time: Storytelling as a knowledge translation strategy for qualitative researchers
Notice bibliographique
Résumé
Qualitative research should strive for knowledge translation toward the goal of closing the gap between knowledge and practice. However, it is often a challenge in nursing to identify knowledge translation strategies able to illustrate the usefulness of qualitative results in any given context. This article defines storytelling and uses pragmatism to examine storytelling as a strategy to promote the knowledge translation of qualitative results. Pragmatism posits that usefulness is defined by the people affected by the problem and that usefulness is promoted by modalities, like storytelling, that increase sensitivity to an experience. Indeed, stories have the power to give meaning to human behaviors and to trigger emotions, and in doing so bring many advantages. For example, by contextualizing research results and appealing to both the reason and the emotions of audiences, storytelling can help us grasp the usefulness of these research results. Various strategies exist to create stories that will produce an emotional experience capable of influencing readers' or listeners' actions. To illustrate the potential of storytelling as a knowledge translation strategy in health care, we will use our story of discovering this strategy during a qualitative study in a nursing home as an example.
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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 | 0,300 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,028 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».