MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995069712

How to Design a Qualitative Health Research Study. Part 2: Data Generation and Analysis Considerations.

2020· article· en· W2995069712 sur OpenAlexaff
Michela Luciani, Elisabeth Orr, Karen Campbell, Linda Nguyen, Davide Ausili, Susan M. Jack

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueData Analysis and Archiving
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesStudioQualitative researchQualitative analysisEngineeringSociologyArtSocial scienceTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the first part of this article, we introduced methodological issues associated with study design, research questions, contexts, sampling, and recruiting for qualitative health research studies. Here, in this second part of the article, we continue providing health researchers with information on how to design a qualitative health research study and we aim to prepare novice researchers for entering the field. Specifically, by providing considerations for selecting data gathering strategies, differentiation of types of qualitative data and practical tips on how to go into the field. Then, we will briefly discuss data management, analysis and dissemination.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,242
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,346
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2420,346
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,016

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.

Tête enseignante Opus0,763
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetData Analysis and ArchivingTravaux en français237 207