Data integration using the building technique in mixed‐methods instrument development: Methodological discussion
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To discuss and illustrate how meaningful integration can be achieved in instrument development design. DESIGN: Discussion paper. DATA SOURCES: A mixed-methods study about challenges of nurse educators in Pakistan. The building technique was implemented when the findings of the qualitative phase were integrated to develop an instrument to determine educators' challenges while teaching nursing students in academic and clinical settings. IMPLICATIONS FOR NURSING: Nurses are required to use cultural- and population-specific instruments for data collection. The six-step building approach can enable nurses to develop such instruments using rigorous and robust mixed-methods design. CONCLUSION: Building and merging techniques are used in instrument development design during and after the completion of the study, respectively. However, building technique is essential for using the qualitative findings to develop the instrument. The proposed building approach starts with a robust qualitative data analysis and is strengthened with the selection of key themes and subthemes, linking them to the participants' quotes and then the conversion of the quotes into meaningful and pertinent items. Using the proposed building integration technique can enable researchers to meaningfully and efficiently use qualitative findings for developing instruments using mixed-methods designs. IMPACT: Mixed methods are valuable for the development of data collection instruments that are tailored to the study context and relevant for the study participants. There is limited guidance about how meaningful integration can be achieved when developing research instruments using mixed methods. We proposed a practical building technique that allows researchers to meaningfully use qualitative findings from one phase to develop an instrument for the subsequent phase. The proposed approach is useful for researchers aiming to develop data collection instruments using mixed methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».