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Enregistrement W3206978563 · doi:10.1177/16094069211042493

Reconceptualizing Recruitment in Qualitative Research

2021· article· en· W3206978563 sur OpenAlexafffund
Isaac Bonisteel, Rayzel Shulman, Leigh Anne Newhook, Astrid Guttmann, Sharon Smith, Roger Chafe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensJaneway Children's Health and Rehabilitation CentreMemorial University of NewfoundlandInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesInstitute of Human Development, Child and Youth HealthHospital for Sick Children
Mots-clésParticipant observationQualitative researchCentralityData collectionPsychologyApplied psychologyKnowledge managementComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,802
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,761
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8020,761
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0150,010
Études des sciences et des technologies0,0220,083
Communication savante0,0340,037
Science ouverte0,0150,050
Intégrité de la recherche0,0150,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,995
Tête enseignante GPT0,915
Écart entre enseignants0,080 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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