Theoretically Informed Hospital Ethnography: Reflecting on Method
Notice bibliographique
Résumé
Disciplines anchor themselves using a particular kind of epistemology and ontology to produced it’s knowledge. In healthcare, quantitative research has been dominant were in social sciences, qualitative research was. However, in the last two decades, we have seen a mixing (better said in French with the word métissage) of strategies within those two disciplines. Despite the newfound acceptance of qualitative research within the healthcare field, some criticism about those strategies still exists and still impact the feasibility of conducting qualitative research, especially in hospital setting. More particularly, when it comes to the systematisation of the method, when conducting ethnography. In this paper, I argue that ethnography does remain scientifically rigorous, especially when it is informed by theory and used consistently. This article presents the ways in which I negotiated the uncertainties of doing a hospital ethnography on the use of the ventilator by using concepts from Latour’s (2005) Actor’s Network Theory, of ‘mediators’ and ‘intermediaries’. Staying attuned to various actors in the healthcare setting and taking care to ensure that whatever my research brought into the field maintained an intermediary status enabled me to alter my methods in the field while still respecting the necessity to gather data systematically.
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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 | 0,060 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».