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Enregistrement W4293202852 · doi:10.4135/9781529799705

Q Methodology: Quantitative Aspects of Data Analysis in a Study of Student Nurse Perceptions of Dignity in Care

2022· book· en· W4293202852 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueQ Methodology Applications
Établissements canadiensFleming College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDignityNursingPerceptionPsychologyMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this case is to introduce you to quantitative aspects of analysing Q methodology data; a process I found complex and challenging as a novice Q-researcher. The case is illustrated by reference to a Q methodology doctoral study, exploring student nurses' perceptions of preserving dignity in care. I benefited greatly from the generosity of those in the Q methodology community who shared the practical lessons they had learned from analysing their own data. This case is intended in that same spirit of generosity, for those at the beginning of their own journey into Q methodology data analysis. This paper focuses on the analysis of the data derived from the Q-sorts of its twenty-one participants, rather than the research design and findings.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,686
Tête enseignante GPT0,625
Écart entre enseignants0,061 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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