When words fail us: An integrative review of innovative elicitation techniques for qualitative interviews
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Interviews are central to many qualitative studies in health professions education (HPE). However, researchers often struggle to elicit rich data and engage diverse participants who may find this strategy exclusionary. Elicitation techniques are strategies tailored to address these challenges, enhancing oral conversations through other forms of interaction-for example, participant photography and neighbourhood walks. These strategies are tailored to elicit the rich data needed to address complex problems and meaningfully engage participants. Unfortunately, guidance on these techniques is scattered across literatures from diverse fields. In this synthesis, we offer an overview of the elicitation techniques available and advice about how to choose between them. METHODS: We conducted an integrative review, drawing on methodological literature from across the health and social sciences. Our interdisciplinary searches yielded 3056 citations. We included 293 citations that were methodologically focused and discussed elicitation techniques used in interviews with adults. We then extracted specific elicitation techniques, summarising each technique to capture key features, as well as strengths and weaknesses. From this, we developed a framework to help researchers identify challenges in their interview-based research and to select elicitation techniques that address their challenges. RESULTS: To enrich data, researchers might seek to shift conversations away from participants' entrenched narratives, to externalise conversations on sensitive topics, or to elicit affect, tacit knowledge or contextual details. When empowering participants, researchers might seek to increase equity between the researcher and participant or foster interview accessibility across diverse participant populations. DISCUSSION: When chosen with study goals in mind, elicitation techniques can enrich interview data. To harness this potential, we need to re-conceptualise interviews as co-production of knowledge by researcher(s) and participant(s). To make interviews more equitable and accessible, we need to consider flexibility so that each participant can engage in ways that best suit their needs and preferences.
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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 | 0,192 | 0,294 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».