Joint displays for qualitative-quantitative synthesis in mixed methods reviews
Notice bibliographique
Résumé
Mixed methods reviews offer an excellent approach to synthesizing qualitative and quantitative evidence to generate more robust implications for practice, research, and policymaking. There are limited guidance and practical examples concerning the methods for adequately synthesizing qualitative and quantitative research findings in mixed reviews. This paper aims to illustrate the application and use of joint displays for qualitative and quantitative synthesis in mixed methods reviews. We used joint displays to synthesize and integrate qualitative and quantitative research findings in a segregated mixed methods review about male nursing students' challenges and experiences. In total, 36 qualitative, six quantitative, and one mixed-methods study was appraised and synthesized in the review. First, the qualitative and quantitative findings were analyzed and synthesized separately. The synthesized findings were integrated through tabular and visual joint displays at two levels of integration. At the first level, a statistics theme display was developed to compare the synthesized qualitative and quantitative findings and the number of studies from which the findings were generated. At the second level, the synthesized qualitative and quantitative findings supported by each other were integrated to identify confirmed, discordant, and expanded inferences using generalizing theme display. The use of two displays allowed in a robust and comprehensive synthesis of studies. Joint displays could serve as an excellent method for rigorous and transparent synthesis of qualitative and quantitative findings and the generation of adequate and relevant inferences in mixed methods reviews.
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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 | 0,577 | 0,443 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».