Distinguishing between Theory, Theoretical Framework, and Conceptual Framework: A Systematic Review of Lessons from the Field
Notice bibliographique
Résumé
Across many years of teaching Research Methods and assessing many applications for admission into higher degree studies which require an understanding of theories, principles, strategies and skills needed to complete a higher degree such as a Masters or a PhD, one of the things I have found problematic for many students is the inability to articulate differences between theory, theoretical framework and a conceptual framework for a proposed research project. This paper uses experiential methodology to draw upon my experience in practice, and systematic literature review methodology to draw upon supporting scholarly literature by leaders in the field, to contribute to existing knowledge on the meaning of each of these concepts, and more importantly to distinguish between them in a study of Research Methods, and in particular as they relate to designing a research proposal and a thesis for a higher degree. The primary aim is to help the reader develop a firm grasp of the meaning of these concepts and how they should be used in academic research discourses. The review answers five questions. 1. What does each of these terms mean? 2. When and how should each be used? 3. What purposes does a theoretical framework serve? 4. How do you develop a theoretical framework for your research proposal or thesis? 5. What does a good theoretical framework look like?
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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 | 0,068 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».