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Enregistrement W4411686137 · doi:10.1177/16094069251356667

Qualitative Methods Case Study: Using MAXQDA in Indigenous HIV Journey Mapping Research

2025· article· en· W4411686137 sur OpenAlexafffundabout
Jared Star, Laurie Ringaert, Linda Larcombe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaNine Circles Community Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousHuman immunodeficiency virus (HIV)Qualitative researchSociologyMedicineGeographyPsychologyAnthropologyVirologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a case study using MAXQDA, a Computer-Assisted Qualitative Data Analysis Software (CAQDAS), to analyze interview data within the Northern HIV Journey Mapping Project, which explored the experiences of Indigenous people living with HIV in Manitoba, Canada. By adapting patient experience mapping and process mapping methods, the research team traced participant journeys through the HIV Care Cascade, identifying barriers and facilitators to well-being. Within a decolonizing framework informed by Two-Eyed Seeing and Ethical Space, we critically examined the role of CAQDAS in Indigenous health research, highlighting both its utility and its tensions with Indigenous storytelling traditions. Our methodological approach balanced Western analytical tools with Indigenous knowledge systems, ensuring that technology served the research rather than distorting the lived realities of participants. MAXQDA enabled data visualization that made complex, non-linear healthcare journeys more accessible to researchers and policymakers. However, the software’s structuring of qualitative data into discrete codes and categories raised epistemological questions about how Indigenous narratives are “treated” as data within a neoliberal knowledge economy. To mitigate these concerns, we engaged in reflexivity, involved Indigenous Elders and research associates, and emphasized relational accountability in both analysis and dissemination. This case study contributes to the field of qualitative methods by demonstrating how CAQDAS can be employed within decolonizing Indigenous research while acknowledging its limitations. Results suggest that while tools like MAXQDA enhance methodological rigour and knowledge mobilization, researchers must remain critically engaged with their impact on Indigenous ways of knowing. We recommend that future research prioritizes Indigenous-led adaptations of digital analysis tools and emphasize participatory approaches to ensure that qualitative research serves Indigenous communities in culturally responsive ways. Our reflections offer insights for scholars seeking to decolonize qualitative inquiry while maintaining methodological integrity in health research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,465
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4650,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,931
Tête enseignante GPT0,824
Écart entre enseignants0,107 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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