CARDA: Guiding document analyses in health professions education research
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Documents, from policies and procedures to curriculum maps and examination papers, structure the everyday experiences of health professions education (HPE), and as such can provide a wealth of empirical information. Document analysis (DA) is an umbrella term for a range of systematic research procedures that use documents as data. METHODS: A meta-study review was conducted with the aims of describing the current state of DA in HPE, guiding researchers engaging in DA and improving methodological, analytical and reporting rigour. Structured searches were conducted, returns were filtered for inclusion and the 115 remaining articles were critically analysed for their use of DA methods and methodologies. RESULTS: There was a significant increase in the number of articles reporting the use of DA over time. Sixty-three articles were single method (DA only), while the others were mixed methods research (MMR). Overall, there were major lacunae in terms of why documents were used, how documents were identified, what the authors did and what they found from the documents. This was particularly apparent in MMR where DA reporting was typically poorer than the reporting of other methods in the same paper. DISCUSSION: Given these many lacunae, a framework for reporting on DA research was developed to facilitate rigorous DA research and transparent, complete and accurate reporting of the same, to help readers assess the trustworthiness of the findings from document use and analysis in HPE and, potentially, other domains. It was also noted that there are gaps in HPE knowledge that could be addressed through DA, particularly where documents are conceptualised as more than passive holders of information. Scholars are encouraged to reflect more deeply on the applications and practices of DA, with the ultimate aim of ensuring more substantive and more rigorous use of documents for understanding and constructing meaning in our field.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».