But is It Hermeneutic <i>Enough</i> ?: Reading for Methodological Salience in a Scoping Review of Hermeneutics and Implementation Science
Notice bibliographique
Résumé
Hermeneutic methods have been widely used in health research. Through conducting a scoping review of hermeneutic studies related to implementation in healthcare, we identified various approaches and common strengths across studies. The review was part of a larger study exploring how hermeneutics could contribute fresh perspectives to implementation science. We looked at a large number of studies that reported some use of hermeneutics with a focus on what they had to say about processes of implementation in health care environments. While meeting our primary goal of identifying what was salient to implementation, we came up against the question of what made for a strong hermeneutic study. Through an extensive process of evaluation and discussion, several common elements emerged across studies that used hermeneutics: participatory conversations, reflective spaces, attention to alterity, and close-up granular detail. In this article, we outline the review process, then focus on six articles that met our criteria for relevance to implementation and hermeneutic strength. We discuss how some or all the common elements appeared in the articles, despite wide variations in topic and in how hermeneutics was applied. We argue that strength in hermeneutic research stems from a dialectic between applied principles and outcomes.
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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 | 0,442 | 0,740 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,031 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».