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Enregistrement W3114011405 · doi:10.1177/1558689820977646

Mixing Methods and Sciences: A Longitudinal Cross-Disciplinary Mixed Methods Study on Technology to Address Social Isolation and Loneliness in Later Life

2020· article· en· W3114011405 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mixed Methods Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaMonash UniversityAGE-WELL
Mots-clésLonelinessMultimethodologyDisciplineSocial isolationIsolation (microbiology)Cross disciplinarySociologyManagement scienceComputer sciencePsychologyData scienceSocial scienceSocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a growing interest in longitudinal mixed methods research, the literature offers few examples of complex designs. To evaluate a communication-based technology to address social isolation and loneliness in later life, we conducted two long-term studies in aged-care homes. We used a longitudinal convergent mixed methods design and a cross-disciplinary approach that employed techniques from social and computer sciences to ensure a comprehensive evaluation. While cross-disciplinary mixed methods research is also growing, a discussion of its methodological practices, challenges, and strategies is still scarce. This article contributes to mixed methods research by providing lessons learned on how cross-disciplinary mixed studies can be designed and integrated from collection to interpretation, particularly when combining convergent and longitudinal approaches. We also show the value of “design-in-action”—that is, the refinement and adjustment of techniques throughout research, as methods “talk to each other.”

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,413
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,251 · 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