Who, When, How – Guiding the active involvement of stakeholders in eHealth Action Research
Notice bibliographique
Résumé
Action Research (AR) is a form of iterative, collaborative research that takes place in practice and actively involves stakeholders as co-researchers. It is increasingly used in the field of eHealth, which focuses on the development and implementation of technology in the healthcare context. AR holds many benefits for eHealth research, as it can ensure a better fit between technology and practice. However, conducting AR is complex and time-consuming, especially in the healthcare context where stakeholders already experience high workload. This thesis therefore looks at how those conducting eHealth projects can be guided in doing AR. The state of the art is described first, through a review of eHealth AR literature. This is followed by chapters on the different roles and types of involvement in eHealth AR, like so called ‘champions’ of a research project, or looking at how outsiders can be involved in a project spontaneously. Then, several chapters are dedicated to how different stakeholders interact and communicate with each other within an eHealth AR project. This for example includes alignment of interests between stakeholders, and a tool for collaborative reflection. All chapters provide recommendations that others can implement into their practice. These recommendations are bundled in the last part, and combined with literature to develop a framework for active stakeholder involvement in eHealth AR. The framework was evaluated with experts and action researchers from the field, and updated based on their input. The thesis ends with a reflection on the role of meta-researcher which can allow a more methodological perspective on doing eHealth AR research, rather than just reporting outcomes.
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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 | 0,118 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,029 |
| Communication savante | 0,030 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».