A Team-based Approach to Open Coding: Considerations for Creating Intercoder Consensus
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- Métarecherche
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Théorique ou conceptuelSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: MéthodesSignal consensuel: Méthodes
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,747
- Score d'incertitude au seuil
- 0,996
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
In this article, we discuss methodological opportunities related to using a team-based approach for iterative-inductive analysis of qualitative data involving detailed open coding of semistructured interviews and focus groups. Iterative-inductive methods generate rich thematic analyses useful in sociology, anthropology, public health, and many other applied fields. A team-based approach to analyzing qualitative data increases confidence in dependability and trustworthiness, facilitates analysis of large data sets, and supports collaborative and participatory research by including diverse stakeholders in the analytic process. However, it can be difficult to reach consensus when coding with multiple coders. We report on one approach for creating consensus when open coding within an iterative-inductive analytical strategy. The strategy described may be used in a variety of settings to foster efficient and credible analysis of larger qualitative data sets, particularly useful in applied research settings where rapid results are often required.
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La notice
- Revue
- Field Methods
- Thématique
- Focus Groups and Qualitative Methods
- Domaine
- Social Sciences
- Établissements canadiens
- McGill UniversityMontreal Clinical Research Institute
- Organismes subventionnaires
- Centers for Disease Control and PreventionCentral Michigan UniversityU.S. Department of Agriculture
- Mots-clés
- Computer scienceCoding (social sciences)Thematic analysisQualitative researchDependabilityIterative and incremental developmentFocus groupData scienceQualitative propertyVariety (cybernetics)Axial codingKnowledge managementManagement scienceGrounded theoryMachine learningArtificial intelligenceSociology
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui