The role of analytic direction in qualitative research
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature on qualitative data analysis mostly concerns analyses pertaining to an individual research question and the organization of data within that research question. Few authors have written about the entire qualitative dataset from which multiple and separate analyses could be conducted and reported. The concept of analytic direction is a strategy that can assist qualitative researchers in deciding which findings to highlight within a dataset. The objectives of this paper were to: 1) describe the importance of analytic direction in qualitative research, and 2) provide a working example of the concept of analytic direction. METHODS: A qualitative dataset from one of the author's research programs was selected for review. Ten potential analytic directions were identified after the initial phenomenological analysis was conducted. Three analytic directions based on the same coding template but different content areas of the data were further developed using phenomenological analysis (n = 2) and qualitative description (n = 1) and are the focus of this paper. Development and selection of these three analytic directions was determined partially relying on methodological criteria to promote rigour including a comprehensive examination of the data, the use of multiple analysts, direct quotations to support claims, negative case analysis, and reflexivity. RESULTS: The three analytic directions addressed topics within the scope of the overall research question. Each analytic direction had its own central point or story line and each highlighted a different perspective or voice. The use of an inductive and deductive approach to analysis and how the role of theory was integrated varied in each analytic direction. CONCLUSIONS: The concept of analytic direction enables researchers to organize their qualitative datasets in order to tell different and unique "stories". The concept relies upon, and promotes, the conduct of rigourous qualitative research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,580 | 0,415 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 découle