Generating metainferences in mixed methods research: A worked example in convergent mixed methods designs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Metainferences, or the insights derived from integrating quantitative and qualitative inferences at the end of a study, are crucial for achieving added value and synergy in mixed methods research. There is an ongoing need to understand how researchers generate metainferences, especially considering their pivotal role in helping researchers achieve full quantitative and qualitative integration. While some examples of metainferences generation are available in the mixed methods literature, more explicit guidance is required. Approaches to developing metainferences must also be contextual, as inferences of this type are contingent on the nature and purpose of the mixed methods study, the type of mixed methods design, and the quality of the research data. This paper describes a seven-step process for generating metainferences using a convergent mixed methods study as an exemplar. These steps consist of identifying knowledge, experience, and data-driven inferences from the quantitative and qualitative data; developing inference association maps to draw metainferences; and assessing the validity of metainferences using backward working heuristics. This paper contributes to mixed methods research by shedding light on the development of metainferences in convergent designs and by providing practical and tangible tools for making sense of the complexity of the analysis and interpretation tasks involved in the process of generating metainferences.
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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 | 0,248 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle