Interpretive phenomenological methodologists in nursing: A critical analysis and comparison
Notice bibliographique
Résumé
Phenomenology is one of the most popular qualitative research methodologies used in nursing research. Although interpretive phenomenology is often a logical choice to address the concerns of nursing, the vast number of methods of phenomenology means choosing an appropriate method can be daunting, especially for novice researchers. It is critical that nurse researchers select a phenomenological method that fits the research problem and the skill and world view of the researcher; doing so will result in a research experience that resonates with and excites the researcher. The interpretive phenomenological methodologies of Benner, Munhall, and Conroy each offer unique methods of phenomenological inquiry. However, to date, we are not aware of any literature that explores and compares the methodological approaches of these nurses. In this paper, the origins and influence of phenomenology as both a philosophy and methodology on nurse researchers will be explored, followed by a critical analysis and comparison of these three nurses. By highlighting the distinctive differences and attributes of each method, this paper provides an analysis and comparison of the approaches of these prominent nurses. In doing so, we aim to aid the researcher in their methodological selection, thereby resulting in a successful and rewarding research endeavor.
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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 | 0,150 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,026 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».