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Enregistrement W3216812280 · doi:10.11157/fohpe.v22i3.556

Three principles for writing an effective qualitative results section

2021· article· en· W3216812280 sur OpenAlexaff
Sayra Cristancho, Christopher Watling, Lorelei Lingard

Notice bibliographique

RevueFocus on Health Professional Education A Multi-Professional Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSection (typography)StorytellingArgument (complex analysis)Interpretation (philosophy)Qualitative researchTask (project management)Computer scienceAdvice (programming)Special sectionEpistemologyNarrativeEngineering ethicsSociologyLiteratureEngineeringArtPhilosophySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Writing an effective qualitative results section can be a daunting task. How do you report the findings of the study and tell a compelling story? It is this delicate balance that we strive to navigate in this paper. We offer three principles—storytelling, authenticity and argument—to help writers envision the story they will tell, select the data as evidence for that story and integrate quotations to guide the reader’s interpretation. Practical advice and concrete illustrations make the principles easy to apply to your own writing. Finally, by reflecting on how historical, methodological and disciplinary elements shape their application, you will be able to use these principles to enhance the persuasiveness of your qualitative results section.

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)0,544
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,597
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5440,597
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0130,035
Communication savante0,0250,014
Science ouverte0,0090,020
Intégrité de la recherche0,0150,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,020

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 Opus0,396
Tête enseignante GPT0,673
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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