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Enregistrement W2888218629 · doi:10.1177/1609406918790042

Applying Meta-Theory to Qualitative and Mixed-Methods Research

2018· article· en· W2888218629 sur OpenAlexaff
Saleema Allana, Alexander M. Clark

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Realism in Sociology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpistemologyCritical realism (philosophy of perception)Qualitative researchVariety (cybernetics)Grounded theoryPhilosophy of medicineSociologyMetatheoryPsychologyRealismSocial scienceComputer sciencePhilosophyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meta-theory refers to broad perspectives, which make claims regarding the nature of reality. Meta-theories philosophically underpin research and practice. Despite this centrality of meta-theory to research and practice, research studies seldom have a strong articulated philosophical basis. There are persuasive philosophical arguments for invoking meta-theory in qualitative and mixed-methods research. We argue that selecting and applying a particular meta-theory is a matter of personal expression and historicity. In this article, we describe the meta-theory of critical realism (CR), which underpins our research around complex heart failure disease management interventions. CR posits that reality is mind independent and views this reality via a stratified ontology. Its explanatory focus, generative logic, multifactorial and open systems approach, and its openness to a variety of methods make it a viable meta-theory for research in a variety of disciplines, utilizing qualitative, quantitative, and mixed methods. CR hermeneutics, ethnographies, grounded theories, mixed-methods studies, and critical realist reviews follow the meta-theoretical assumptions of CR; these are extremely useful in exploring complex interventions holistically, including their components, contexts, and mechanisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,220
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2200,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,822
Tête enseignante GPT0,786
Écart entre enseignants0,036 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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