Reconceptualizing Recruitment in Qualitative Research
Notice bibliographique
Résumé
Adequate participant recruitment is critical for any qualitative research project. Our research team experienced numerous difficulties when attempting to recruit young adults with type 1 diabetes to discuss their transition from pediatric to adult-focused care. Using our experience as a case study, we identify the activities involved in four phases of participant recruitment: (1) development of a recruitment plan, (2) implementation, (3) participant engagement post-data collection, and (4) post-recruitment assessment. We present a new definition of participant recruitment which better captures the range of activities involved. We discuss aspects impacting recruitment in our case: the influence of other stakeholders, the dynamic nature of recruitment, recruitment of specific populations, and the challenges of recruiting within a healthcare environment. Finally, we identify and consider four factors that impact participant recruitment: communication, participant interest/value, participant trust in the research project, and participant availability and consider potential strategies for overcoming barriers related to each factor. In the end, our case underscores the centrality and potential fluidity of participant recruitment within qualitative research.
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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 | 0,802 | 0,761 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,083 |
| Communication savante | 0,034 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,050 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».