The reliance on conceptual frameworks in qualitative research – a way forward
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While acknowledging that theory can be critical to scientific progress, we are concerned about instances of its tendency to encroach on, or replace, deep engagement with data in qualitative research. We discuss conceptual frameworks' role in conducting and teaching qualitative research. METHODS: We address three questions about our attachment as researchers to theory through conceptual frameworks: (1) What do conceptual frameworks offer qualitative research?; (2) Why do researchers use and teach conceptual frameworks in qualitative research?; and (3) How can we practice and teach rigour while integrating conceptual frameworks in qualitative research? RESULTS: One way that theory may be misused in qualitative research is in the development and reliance on conceptual frameworks as a prescription for data collection and analysis. We suggest possible ways forward to ensure rigour while integrating frameworks in qualitative research, such as examining the evolution of our own theoretical perspectives. CONCLUSIONS: We need to impart to our students the value of thinking deeply about their own data, of knowing what came before, and of taking the time and making an effort to unite these strands into novel and interesting results.
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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 | 0,848 | 0,783 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,199 |
| Communication savante | 0,052 | 0,101 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,046 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,071 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».