Initiating a Grounded Theory Study: Scoping the Area of Interest, Overcoming Hurdles in the Ethics Review, and Initial Data Collection
Notice bibliographique
Résumé
A well-executed grounded theory study requires thoughtful planning coupled with an awareness that grounded theory research rests on a foundation of emergence and openness to where the data leads the investigator. Grounded theory allows for multiple sources of data that offer insight into the topic and aid in theory development. Scooping the area of interest offers an opportunity to explore diverse sources where data can be found and lays the foundation for writing a successful ethics application. Writing a grounded theory ethics application entails overcoming hurdles such as, navigating how to formulate the research question so it is sufficiently open to allow for what emerges during the study as important to the participants, estimating sample size when this cannot be known beforehand in grounded theory, and providing a list of and rationale for data sources. This article offers insights into how to scope the area of interest, guidance on how to complete an ethics application, and advice on how to initiate data collection with special attention given to conducting interviews and observations.
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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 | 0,387 | 0,447 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,020 |
| Communication savante | 0,026 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».