A method for collecting lifecourse data: assessing the utility of the lifegrid
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The lifecourse can be studied using a number of different research designs and methodological approaches – all presenting their own set of challenges and benefits. In recent years there has been increasing use of the lifegrid for both quantitative and qualitative studies. The application of the lifegrid is appealing to many researchers for a variety of reasons. It is especially useful for studies where a longitudinal focus is integral to the research objective(s), and such is the case with lifecourse research. Compared with traditional longitudinal studies, the administration of the lifegrid is a less costly alternative and is relatively easy to use with some training (Holland et al, 1999). The lifegrid is explored in its capacity as a data collection tool. The aim of this chapter is threefold. Given that the critique of the lifegrid is informed in part by others’ experiences of using the lifegrid, but also in part by my own, the first aim of this chapter is to provide a very brief overview of the research design, sample and method which informed my experiences, providing some detail of the lifegrid itself and drawing on a case study to demonstrate the type of output it may generate. The second and primary aim of this chapter is to assess the utility of the lifegrid and to suggest strategies which could potentially be incorporated to overcome some of the challenges associated with its use. The third and final aim of this chapter is to highlight the differences between historical and narrative truths and explore how these play a role in the types of data obtained via the use of the lifegrid. The utilisation of the lifegrid in the exploration of the living and working environments of oesophageal cancer patients The lifegrid was used in a study which included a sample of 46 oesophageal cancer patients (see also Novogradec, 2012). These participants were recruited by means of purposive sampling from hospitals where ethics approval was obtained within the regions of London and Toronto, Ontario. A narrative research design was utilised whereby participants shared their life stories as it pertained to the key risk factors for oesophageal cancer documented in the literature. Participants’ narratives were provided around a predetermined set of questions and variables of interest such that participants discussed their experiences and exposures in relation to the same factors. In this respect, the narratives collected were fairly structured.
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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 | 0,123 | 0,300 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».