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Enregistrement W2883975331 · doi:10.1177/1049732318786703

A Guide to Multisite Qualitative Analysis

2018· article· en· W2883975331 sur OpenAlexafffund
Emily Jenkins, Allie Slemon, Rebecca Haines‐Saah, John L. Oliffe

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQualitative researchPsychologyQualitative analysisSociologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of multisite qualitative research, originally developed within the case study tradition, are to produce findings that are reflective of context, while also holding broader applicability across settings. Such knowledge is ideal for informing health and social interventions by overcoming the limitations of research developed through methodological approaches that either "strip" context, or that hold relevance for a site-specific group or population. Yet, despite the potential benefits of multisite qualitative research, there is a paucity of analytical guidance to support researchers in achieving these yields. In this article, we present an analytical approach for conducting multisite qualitative analysis (MSQA) across various methodologies to maximize the potential of qualitative research, enhance rigor, and support the development of interventions that are tailored to the populations that they are intended to serve.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1270,038

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 Opus0,890
Tête enseignante GPT0,837
Écart entre enseignants0,053 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations88
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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