Conducting Grounded Theory Studies in Times of Pandemic: Challenges, Benefits, and Practical Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this chapter is to provide researchers with knowledge of the challenges and benefits of moving to virtual platforms to conduct grounded theory studies during the Covid-19 pandemic era and beyond. An overview of grounded theory will be discussed highlighting interviews as the backbone of data collection for this methodology and the need to create a realistic research plan to implement the many steps the research process and document the challenges of this process during pandemic. Implementing qualitative research, including grounded theory studies in times of pandemic has not been an easy task, therefore, leading to a change in the research environment and operationalization of the well-established methods. To this regard, (qualitative) researchers were forced to adapt to virtual methods while trying to preserve the high quality and methodological rigorous of their studies. Thus, before embarking in a grounded theory study, it is important to examine the pros and cons of using online strategies to be able to make decisions related to participants’ recruitment, data collection through interviews and field notes. This chapter also provides practical strategies for scholars to implement grounded theory studies by using virtual platforms and describe the authors personal experiences in developing and supervising grounded theory studies by highlighting the challenges and benefits to both study’s participants and researchers. As the pandemic endures, it is important that researchers are aware of alternative methods for operationalizing their studies and ways of overcoming the challenges of doing recruitment and data collection through virtual means. The authors will conclude by recommending that rather than become worried about the quality of data obtained from an online interview, researchers reflect on the impact that it may have had on capturing the essence of the processes (phenomena) being studied and highlight the need of including the challenges and limitations of the study in the final report. Keywords: qualitative studies; grounded theory; data collection; recruitment; virtual platforms.
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 | 0,021 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».