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Enregistrement W4388999612 · doi:10.1177/23333936231212281

Phenomenographic Approaches in Research About Nursing

2023· article· en· W4388999612 sur OpenAlexaff
Martha M. Whitfield, Mike Mimirinis, Danielle Macdonald, Tracy Klein, Rosemary Wilson

Notice bibliographique

RevueGlobal Qualitative Nursing Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesGöteborgs Universitet
Mots-clésPhenomenographyPhenomenology (philosophy)NursingInclusion (mineral)PhenomenonNursing practicePsychologyMedicinePedagogyEpistemologySocial psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose that phenomenography is well-suited to research about nursing, given its focus on identifying variation in individuals' experiences, and inclusion of diverse voices and perspectives. Phenomenography explores qualitatively different ways in which a group of people experience a phenomenon, often using semi-structured interviews. The use of phenomenography is especially relevant in research about nursing which provides accounts of the experiences of nurses and patients within complex practice settings. We consider the tenets of phenomenography and examine phenomenography's relationship to and differences from phenomenology. We review literature published about phenomenographic research in nursing and reflect on the potential benefits of phenomenographic research about nursing. This paper adds to knowledge about use of phenomenography in research about nursing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,015
Études des sciences et des technologies0,0110,045
Communication savante0,0140,018
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,748
Tête enseignante GPT0,710
Écart entre enseignants0,037 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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