The implications of a mixed methods way of thinking to practice
Notice bibliographique
Résumé
The foremost challenge in mixed methods research is not simply to align data or findings from different analytical procedures but to find an approach that makes it possible to integrate them in an informed way. The article engages more than 40 years of collective conversations with colleagues and students to describe and illustrate a mixed methods way of thinking and the dialectical logic associated with it as one approach to mixed methods research. The article synthesizes more than 20 years of methodological literature to pinpoint five ways that a mixed methods way of thinking has been conceptualized in the literature. This includes as a mindset or stance, an analytic logic that promotes complex thinking, a theoretical framework, a philosophical paradigm that influences collaboration, and a multi-level approach to integrating data and/or findings to produce original insight. Implications for practice are juxtaposed with each of the conceptualizations to consider how a mixed methods way of thinking embodies an inquiry logic that engages complexity, provides an organizing framework to inform design choices, informs establishing a purpose that is committed to understanding diverse perspectives and experiences, contributes a philosophical grounding for productive collaboration, and, finally, provides a logic and rationale for integrating data from diverse sources. The article closes with an example to illustrate that when the different facets of its expression are considered together, a mixed methods way of thinking can provide an organizing framework to guide in the planning, conducting, and reporting of a mixed methods research study.
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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 | 0,487 | 0,436 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,079 |
| Communication savante | 0,054 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».