An overview of integrated pilot work as a reflexive tool to enhance qualitative research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers often use pilot work (PW) to address potential problems that may affect the progress of their main study. However, the methodology of PW is not well documented for novice nurse researchers. This can be challenging for those who need to make decisions based on a range of opinions. AIM: To provide an overview of using 'integrated pilot work' (IPW) as a reflexive tool to enhance qualitative nursing research. DISCUSSION: This article discusses the role of PW in qualitative research, its added value and the debate surrounding it. It also introduces IPW - a new type of PW intended to be an integral part of a qualitative study's design and conduct, rather than preliminary work conducted before the study. The author describes how she used IPW in her doctoral study and presents four significant contributions to the study that highlight its effectiveness: it challenged the author's sampling and recruitment strategies; delimited the object she was studying; helped her to engage in conceptual reflection; and led her to understand better the research process in a doctoral study. CONCLUSION: IPW is an innovative approach that can make a valuable contribution to the rigour of qualitative research. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Qualitative researchers need to consider whether to use IPW, when they are planning and conducting a 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 | 0,191 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».