Proposing the “MIRACLE” Narrative Framework for Providing Thick Description in Qualitative Research
Notice bibliographique
Résumé
Thick description of qualitative findings is critical to improving the transferability of qualitative research findings as it allows researchers to assess their applicability to other contexts and settings. However, what thick description entails and how it should be carried out is often missing or insufficiently described. While expert qualitative researchers may be familiar with the concept, the wide variety of meanings and interpretations of thick description in the literature may make it difficult for novice qualitative researchers to understand this concept when reporting qualitative findings. The purpose of this paper is to propose the “MIRACLE” narrative framework for providing thick description in qualitative research. We developed this framework based on a critical review of theoretical literature about thick description and writing in qualitative research, as well as our personal experiences conducting, writing, and publishing qualitative studies. The proposed framework can be valuable for improving the reporting quality and transferability of qualitative research findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,348 | 0,325 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,056 |
| Communication savante | 0,018 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».