MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414905460 · doi:10.1177/10497323251376238

Integrating Equity, Diversity, and Inclusion Principles Into Qualitative Research Design

2025· article· en· W4414905460 sur OpenAlexafffund
Jennifer Searle, Megan White, Neil Forbes, Helen Wong, Holly McCulloch, Emily K. Drake, Samantha J. Prince, T. Bolton, C.E. Pennell, Lori Wozney

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthCapital District Health AuthorityMcGill UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesResearch Nova ScotiaCanadian Institutes of Health ResearchFaculty of Health, Dalhousie University
Mots-clésQualitative researchReflexivityInclusion (mineral)Research designInclusion–exclusion principleQualitative analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equity, diversity, and inclusion (EDI) can serve as an epistemological framework for conducting qualitative research. As it receives unprecedented attention, detailing how EDI is being incorporated into research may be particularly important, so that it is recognized as credible and may be reproduced. While the principles of EDI are well-defined, the exact methodological processes for applying them to qualitative research design and execution remain somewhat unclear. With the present paper, the authors share an approach to meaningfully incorporate EDI into qualitative research via methodologically reflexive practice to generate an intersectional sex- and gender-based analysis plus.

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)0,251
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2510,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0610,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,051
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,896
Tête enseignante GPT0,703
Écart entre enseignants0,193 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQualitative Health ResearchMême sujetGender Diversity and InequalityTravaux en français237 207