Conducting Phenomenological Research in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Phenomenology originated as a philosophy that qualitative methodologists later translated and adapted into empirical research practices. Also referred to as applied phenomenology, this qualitative methodology aims to describe and understand a phenomenon as perceived by those who have experienced it. It conveys and shares lived experiences, making it a valuable method for medical education research. Although its popularity is rising within medical education, limited literature provides insights into how phenomenology can be applied in this field. This paper aims to prepare novice researchers by offering a guide for developing a phenomenological study. We begin by describing the similarities and differences between the two key types of phenomenology, transcendental (descriptive) and hermeneutic (interpretive) phenomenology. This is followed by the core tenets of the methodology that researchers should know, including the concepts of phenomena and essences. We conclude with practical steps for conducting phenomenological research, starting at the beginning of the research process with learning about prominent scholars in the field to data analysis at the end. Understanding the key principles of this methodology can ensure its accurate use and representation in medical education. Additionally, by providing an introductory guide to phenomenology, we hope to make this methodology more accessible to novice health professionals and scholars in medical education.
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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 | 0,115 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».