The curious case of case study research
Notice bibliographique
Résumé
The conceptualisation of 'good' medical education research as hypothesis testing to identify universal truths that are generalisable across contexts has been challenged. Joining this conversation, the field of health professions education research is complex and contextual and there are ways of examining and reporting locally based activities and innovations, which can be of general value. This position leads to a focus on case study research (CSR), inquiry bound in time and place that generates thick descriptions and close interpretations to reach explanations. CSR has grown in sophistication in recent years and can inform practice and advance the science of medical and health professions education. The authors evaluated the current state of the science of CSR in the medical education literature by identifying and reviewing 160 papers. Most articles presented as 'case studies' were not in fact CSR. Moreover, most articles failed to go beyond a 'we did this' account. The authors explore definitions of CSR, and they examine dominant CSR methodologists, Yin, Stake and Merriam, and their respective approaches to CSR. They then set out some of the basic tenets of CSR (case definition, methods of data collection and analysis) and consider the logics of CSR (its structures, purposes, assumptions and symbols). CSR challenges are considered next (such as emic and etic perspectives; ethical complexities; generalisability; quality; and reporting and reflexivity). The authors conclude that context is a mechanism, which needs to be understood, and rigorous CSR provides the structures and criticality to do so, opening up new areas of understanding and inquiry.
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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 | 0,249 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,090 |
| Communication savante | 0,027 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».