Layered Methodologies: Innovating Multimodal Qualitative Research in Liver Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing interest in qualitative methodologies for understanding complexities in the lived experience of liver transplantation. Frequently, such studies explore quality of life and offer insights for integrating patient-oriented outcomes into conventional research strategies. The scope of qualitative research in liver transplantation tends to be limited, however, with respect to engagement with critical theories, leaving certain aspects of lived experience unexamined. The authors describe the process of layering multiple modes of critical qualitative research in liver transplantation, exploring how experiences in liver transplantation are structured discursively and what aspects of recipients’ stories are not easily spoken or shared. This study pairs a critical discourse analysis of patient manuals from a Canadian liver transplant program with digital storytelling with liver transplant recipients. A homogenous narrative emerges from patient manuals that does not adequately capture the complexity of lived experience of liver transplant survivors. Digital storytelling opens new narrative possibilities by layering sensory aspects of the transplant experience, which are often difficult to articulate through words. This complicates common ideas of survivorship, who is considered a “good” patient, and the cultural scripts that transplant stories frequently engage. Critical qualitative research offers opportunities for understanding structures of power embedded within biomedical transplant narratives. Layering qualitative and arts-based methodologies within a framework of co-creation can shift knowledge/power relations while also intervening through material-discursive practices to offer novel insights and opportunities for critical reflection on transplant experiences for recipients, families, and healthcare providers.
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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 | 0,016 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».