Clarifying researchers’ subjectivity in qualitative addiction research
Notice bibliographique
Résumé
Aims: In addiction research, non-constructionist traditions often question the validity and reliability of qualitative efforts. This study presents techniques that are helpful for qualitative researchers in dissecting and clarifying their subjective interpretations.Methods: We discuss three courses of action for inspecting researchers’ interpretations when analyzing focus-group interviews: (i) adapted summative content analysis, (ii) quantification of researchers’ expectations; and (iii) speaker positions. While these are well-known methodological techniques in their own rights, we demonstrate how they can be used to complement one another.Results: Quantifications are easy and expeditious verification techniques, but they demand additional investigation of speaker positions. A combination of these techniques can strengthen validity and reliability without compromising the nature of constructionist and inductive inquiries.Conclusions: The three techniques offer valuable support for the communication of qualitative work in addiction research. They allow researchers to assess and understand their own initial impressions during data collection and raw analysis. In addition, they also serve in making researchers’ subjectivity more transparent. All of this can be achieved without abandoning subjectivity, but rather making sense of it.
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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 | 0,571 | 0,528 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,064 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| 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; 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 ».