A meta-method analysis of qualitative research examining positive youth development through sport
Notice bibliographique
Résumé
For this study we examined the methods used in qualitative studies of positive youth development (PYD) through sport. A meta-study comprised of four components: meta-method analysis, meta-theory analysis, and meta-data analysis was conducted, resulting in a meta-synthesis (Paterson, Thorne, Canam, & Jillings, 2001). Results of the meta-method analysis are presented. We used a custom-designed keyword search with a qualitative filter to search databases. Initial searches returned 1,089 citations. Following removal of duplicates, gray literature, reviews, and other irrelevant papers, 455 abstracts were retained. Abstract screening yielded 129 articles that were subjected to full text review. Fifty-nine qualitative articles were retained. Studies had a combined total sample of 1,999 participants, comprised of 342 children (aged 8-12 years), 1,216 adolescents (aged 13-18 years), 137 parents, 240 coaches, and 64 other adults. Studies were conducted in eleven different countries and focused on school, after-school, competitive sport, and summer camp settings. Interviews were used in 52 of the studies, and 34 studies used multiple data collection techniques, including journals, surveys, and participant observation. Methodologies most frequently used were case study (7), general qualitative (6), grounded theory (5), and phenomenological (4). Named methodologies were not reported in thirty-one studies. Forty-six studies reported validity techniques (e.g. rapport building, triangulation, and reflexivity). Strengths across studies included the use of purposeful sampling techniques and checks establishing analytical validity. More use of named methodologies may improve the sophistication of qualitative research in this area.Acknowledgments: Kacey C. Neely, Hayley DeBeaudrap, and Nicholas L. Holt
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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 | 0,248 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».