Introducing SAMMSA, a Five-Step Method for Producing ‘Quality’ Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Qualitative health research is ever growing in sophistication and complexity. While much has been written about many components (e.g. sampling and methods) of qualitative design, qualitative analysis remains an area still needing advanced reflection. Qualitative analysis often is the most daunting and intimidating component of the qualitative research endeavor for both teachers and learners alike. Working collaboratively with research trainees, our team has developed SAMMSA (Summary & Analysis coding, Micro themes, Meso themes, Syntheses, and Analysis), a 5-step analytic process committed to both clarity of process and rich ‘quality’ qualitative analysis. With roots in hermeneutics and ethnography, SAMMSA is attentive to data holism and guards against the data fragmentation common in some versions of thematic analysis. This article walks the reader through SAMMSA’s 5 steps using research data from a variety of studies to demonstrate our process. We have used SAMMSA with multiple qualitative methodologies. We invite readers to tailor SAMMSA to their own work and let us know about their processes and results.
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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 | 0,563 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; 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 ».