Remote and Equitable Inductive Analysis for Global Health Teams: Using Digital Tools to Foster Equity and Collaboration in Qualitative Global Health Research via the R-EIGHT Method
Notice bibliographique
Résumé
Qualitative methods encompass a variety of research and analysis techniques which have the common aim of uncovering what cannot be captured numerically through the quantification of data. For qualitative analytical methods in the interpretivist tradition (e.g. grounded theory, phenomenological, thematic, etc), inductive coding has become a mainstay but has not always lent itself to collaborative, remote team-based data interpretation among qualitative and mixed-methods clinical researchers. Finding ways to speed the inductive coding process without sacrificing rigour while remaining accessible to geographically dispersed teams remains a priority. This is especially crucial in global health partnerships where on-the-ground researchers may have less input into codebook development compared to in-the-office researchers. We describe a newly-developed, digital approach that integrates findings from our qualitative team, which we call R-EIGHT (Remote and Equitable Inductive Analysis for Global Health Teams). The technique we developed a) speeds the process of inductive coding as a team, b) visually displays interpretive consensus, and c) when appropriate fosters streamlined integration of inductive findings into codebooks. Because it involves all team members, our approach helps break the divide between in-office and on-the-ground teams, fostering integrated and representative contributions from all globally-dispersed team members.
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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 | 0,132 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».