De la clinique à la recherche : l’auto-ethnographie comme outil d’analyse des transitions identitaires du chercheur en sciences infirmières
Notice bibliographique
Résumé
The scientific legitimacy of nursing research depends on its adherence to different scientific criteria. Despite the lack of consensus on predetermined criteria, reflexivity is widely discussed as a strategy to establish rigour in qualitative research. Unfortunately, with the exception of tools such as the reflexive journal, little is said about how reflexivity can be completed. Several recent studies suggest the relevance of autoethnography to support the reflexive approach of nurse researchers. Inspired by the findings of an autoethnography and a narrative literature review, this article examines how this approach can contribute to the reflexivity of the nurse researcher. Autoethnography seems particularly adapted to the professional and academic context in which many nurses evolve. As a reflective tool, autoethnography can promote the development of the researcher's self-awareness, provide analytical tools to help better understand the influence of previous experiences on the relationship to research and report on the transition between different professional identities. In order to contribute to the debate on the use of autoethnography in qualitative research, central elements to this approach are discussed.
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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 | 0,059 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».