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Enregistrement W3156434876 · doi:10.1177/16094069211009679

Conducting Qualitative Research to Respond to COVID-19 Challenges: Reflections for the Present and Beyond

2021· article· en· W3156434876 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.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicQualitative researchContext (archaeology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Social distanceRelevance (law)DistancingHealth carePublic relations2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceSociologyMedicineSocial scienceGeographyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global response to mitigate the spread of the COVID-19 pandemic brought about massive health, social and economic impacts. Based on the pressing need to respond to the crisis, clinical trials and epidemiological studies have been undertaken, however less attention has been paid to the contextualized experiences and meanings attributed to COVID-19 and strategies to mitigate its spread on healthcare workers, patients, and other various groups. This commentary examines the relevance of qualitative approaches in capturing deeper understandings of current lived realities of those affected by the pandemic. Two main challenges associated with the development of qualitative research in the COVID-19 context, namely “time constraints” and “physical distancing” are addressed. Reflections on how to undertake qualitative healthcare research given the evolving restrictions are provided. These considerations are important for the integration of qualitative findings into policies and practices that will shape the current response to the pandemic and beyond.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,962
Tête enseignante GPT0,819
Écart entre enseignants0,144 · 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