UNLOCKING THE POTENTIAL OF QUALITATIVELY ORIENTED MIXED METHODS RESEARCH
Notice bibliographique
Résumé
The growing recognition of mixed methods research as a valuable approach to understanding our complex world, along with the emergence of hybrid designs, presents opportunities for prioritizing qualitative integration. Integration, the defining feature of mixed methods research, requires intentional and strategic efforts to generate novel insights by combining qualitative and quantitative approaches in various ways. In qualitatively oriented designs, integration plays a critical role in preserving and amplifying qualitative contributions, yet little guidance exists for researchers. While qualitatively oriented mixed methods research is widely recognized within the broader mixed methods field, defining its distinct niche remains underexplored. This paper, based on a keynote presented in the online component of the 9th World Conference on Qualitative Research, sheds light on the often overlooked potential of mixed methods designs that prioritize qualitative perspectives in their integration with quantitative research approaches. Central to our exploration is the fundamental question: What guides the design of qualitatively oriented mixed methods research? To that end, we examine the application of key mixed methods practices to help researchers bring integration to the forefront of their qualitatively oriented mixed methods designs. Using compelling examples and describing practical strategies, we provide guidance on leveraging qualitatively oriented mixed methods research as a distinct and valuable approach— enhancing methodological rigour and integration evidence. Researchers benefit from practical guidance, ensuring that the unique strengths of qualitative inquiry are both elevated and enhanced in mixed methods designs. Together, we unlock the potential of qualitatively oriented mixed methods to navigate and understand our intricately woven world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,275 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».