How to Approach Qualitative Observational Research in Workplace Learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Learning in clinical settings occurs through engagement in everyday activities and interactions. Yet, clinical settings are complex, dynamic environments and data collection methods such as interviews and focus groups, although valuable, alone may not capture the complexities of these settings. Qualitative observational research offers an approach to understanding these complexities and enhancing learning in clinical settings. OBJECTIVE: The aim of this paper is to support readers in undertaking qualitative observational research in workplace learning. METHODS: We provide an overview of qualitative observational research, emphasising its relevance to investigating workplace learning. We delineate four key components to consider: the phenomenon of interest, roles of researchers and participants, ethical considerations and data collection approaches. An illustrative example from health professions education research is presented to demonstrate the application and outcomes of observational research. RESULTS: Qualitative observational research allows for a nuanced understanding of real-world clinical activities and interactions, capturing elements of learning that are often missed by other methods. It offers a rich evidentiary base for both clinicians and researchers to appraise and improve practice. The example study illustrates how observational research can identify systemic issues affecting both learning and clinical practice. CONCLUSION: Qualitative observational research offers an important approach to understanding the complexities of clinical practice and workplace learning. We have shared some key considerations for the design and conduct of qualitative observational research in workplace learning.
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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 | 0,428 | 0,511 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,037 |
| Communication savante | 0,022 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».