One-Sentence, One-Word: An Innovative Data Collection Method to Enhance Exploration of the Lived Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Experienced-based methods are growing in popularity and are increasingly being utilized in a variety of research programs and investigations. They enable researchers and participants to co-design research strategies and outcomes and subsequently propose solutions to potential problems in the partnership. By applying an experience-based methods lens, we sought to augment traditional qualitative interviewing methodologies by using a novel method we named “one-sentence, one-word” (1S1W). To apply our 1S1W method, we used a phenomenological study that examined the relationship between the risk of falling and the desire of master athletes to engage in competitive sports. Participants reflected and recorded their subjective experiences in the form of one-sentence and one-word responses, at the beginning and end of the interview, respectively. Half of all participants associated the risk of falls with negative words; however, all participants used positive sentences to describe their experience as master athletes. Considering other qualitative findings, this method, while brief and relatively simple, gave a very rich and accurate depiction of participants’ overall experiences (e.g., themes). The 1S1W data collection method complements traditional qualitative approaches and encourages participant reflection; we believe our method has applicability across the research process. In one word, it isolates the ESSENCE.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».