Participant Directed Mobile Interviews: A Data Collection Method for Conducting In-Situ Field Research at a Distance
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 restrictions necessitated innovative online adaptations to conventional qualitative methods; however, virtual interviews do not permit capturing visual data from participants’ environments. Traditional mobile interviews conducted in situ provide contextual, relational, and situational knowledge. Virtual adaptations of mobile interviews have been theorized but not fully tested. This paper compares experiences with an online interview and a virtual adaptation of a mobile interview, the Participant-Directed Mobile Interview (PDMI), during a pilot study examining the design elements of private dental office waiting rooms as symbolic presentations of a dentist’s and dental clinic’s identity. Participants ( n = 4), who worked in private dental clinics and had participated in the planning and designing the waiting room, were selected using a purposive and convenience sample design. Participants were required to have access to a mobile device, the internet, and the Zoom cloud-based video conferencing platform. A semi-structured interview preceded PDMI, and both were recorded on Zoom. Unlike the online semi-structured interview, PDMI revealed the participant’s relationship to the space, produced more nuanced and contextual data and clarified the meaning of subjective statements and terms. Mobile devices used by the participant (iPad/mobile phone) provided the researcher with a view of the space and access to visual and relational data that would not be possible if the camera focused on the participants alone. Participants could freely explore, interact with, and reflect on the space in real-time, enhancing the depth and breadth of responses. PDMI was limited by participants’ access to and choice of equipment and internet services and their technical skill level. This technique could be applied to circumstances beyond the COVID-19 pandemic. PDMI could increase access, reduce research costs in distant or remote communities, and provide valuable insights within various methodologies and disciplines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | medium |
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 | 0,047 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».