Preregistering Qualitative Research: A Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
Preregistrations -- records made a priori about study designs and analysis plans and placed in open repositories -- are thought to strengthen the credibility and transparency of research. Different authors have put forth arguments in favor of introducing this practice in qualitative research and made suggestions for what to include in a qualitative preregistration form. The goal of this study was to gauge and understand what parts of preregistration templates qualitative researchers would find helpful and informative. We used an online Delphi study design consisting of two rounds with feedback reports in between. In total, 48 researchers participated (response rate: 16%). In round 1, panelists considered 14 proposed items relevant to include in the preregistration form, but 2 items had relevance scores below our predefined criterion (68%) with mixed argument and were put forth again. We combined items where possible, leading to 11 revised items. In round 2, panelists agreed on including the two remaining items. Panelists also converged on suggested terminology and elaborations, except for two terms for which they provided clear arguments. The result is an agreement-based form for the preregistration of qualitative studies that consists of 13 items. The form will be made available as a registration option on Open Science Framework (osf.io). We believe it is important to assure that the strength of qualitative research, which is its flexibility to adapt, adjust and respond, is not lost in preregistration. The preregistration should provide a systematic starting point.
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 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 | 0,025 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».