Les méthodes mixtes stratégies prometteuses pour l'évaluation des interventions infirmières
Bibliographic record
Abstract
De plus en plus, l’utilisation des méthodes mixtes (qualitatives et quantitatives) dans la recherche en sciences infirmières se popularise et fait l’objet de discussions méthodologiques. Cet article a pour but, à partir d’une recension d’écrits en sciences humaines, en sciences infirmières et d’exemples concrets de recherche, de circonscrire des pistes de recherche prometteuses où des méthodes mixtes sont utilisées et de présenter certaines stratégies pour conduire ces recherches dans le domaine de l’évaluation des interventions infirmières. Une première partie situe les épistémologies déterminantes et préconise une complémentarité des points de vue. La deuxième partie propose une synthèse des différentes typologies ainsi que les avantages et défis qui accompagnent le chercheur tout au long d’un devis de méthodes mixtes de recherche. Enfin, la dernière partie présente des enjeux concrets à partir d’exemples d’études sélectionnées ayant utilisé des méthodes mixtes de recherche pour évaluer l’effet d’interventions infirmières auprès du patient et de ses proches. En guise de conclusion, des pistes de réflexions pour un approfondissement du domaine sont considérées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.283 | 0.346 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.013 |
| Open science | 0.005 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".