Notice bibliographique
Résumé
There is a symbiotic relationship between qualitative research and knowledge mobilization. However, there is often a significant lag between the conduct of research and the findings reaching the public (including those it impacts and those with the power to make change). In designing my study on ethics and policy in long-term care (LTC) with the aim of improving quality care, I sought a method that would not only generate broad data but data on which stakeholders would be able to more readily act and thus promote meaningful and timely change. With this goal in mind, I adopted an empirical ethics approach with the aim of consensus building and used an innovative qualitative Delphi method to explore ethics and ethical reasoning in LTC and the interaction between frontline practice and organizational and public policy. While the Delphi method is starting to gain more recognition alongside more well-known qualitative methods, it has yet to be used in the exploration of empirical ethics and policy in LTC. The rich findings from this study suggest it has the potential of expanding the breadth of qualitative inquiry, as it draws on real-world practice and decision-making to promote consensus in areas of organizational, policy, and practice change. There is a need for further research using a modified qualitative Delphi method in empirical ethics and policy research in LTC, as well as other areas. However, the results of this study suggest the suitability and benefits of the approach for qualitative inquiry and propose researchers seeking to expand research findings, knowledge mobilization, and to connect findings to meaningful and practical change should consider adopting the Delphi method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».