Sliding Doors: Pivotal Research Decisions and Their Influence on Exploring Sensitive Topics
Notice bibliographique
Résumé
This paper is the third in a series that qualitatively explores sensitive topics in health professions education (HPE). Here, our purpose is to consider how researchers' topical, methodological, and theoretical design choices create myriad up and downstream effects impacting study processes, outcomes, and - ultimately - implications for practice. Specifically, this paper uses the Sliding Doors metaphor as a thought exercise to consider alternate research paths for Geringer and colleagues' exploration of the imposter phenomenon (Paper 2), contemplating the what ifs had authors used a different methodology, incorporated other theoretical lenses, or chose to focus their exploration of self-assessment from an entirely different vantage point. By imagining how design decisions at critical junctures of the research journey simultaneously open and close doors to different ways of understanding, we aim to both highlight the richness and complexity of qualitative inquiry, and inspire researchers to consider the multiple pathways available for exploring sensitive topics in ways that are rigorous, creative, and ethically sound.
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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 | 0,343 | 0,420 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,092 |
| Communication savante | 0,032 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».