Les méthodes de recherche quantitatives et qualitatives peuvent-elles déjà coexister ?
Bibliographic record
Abstract
Les méthodes qualitatives de recherche gagnent de plus en plus de terrain dans le domaine des sciences infirmières. Malgré ce progrès relatif, le mouvement de la pratique fondée sur des données probantes continue de dominer et de souligner la valeur des résultats obtenus au moyen de méthodes quantitatives de recherche (surtout les essais cliniques randomisés) dans la prise de décisions cliniques. Dans ce contexte qui convient aux dirigeants prenant des décisions utilitaristes et au moment ou certains représentants de la profession font la guerre contre l’ordre du jour et en faveur de la recherche qualitative, il est difficile de choisir un chemin pratique et éthique qui valorise la place de l’infirmière au sein du système de santé, qui nous garde fidèle à la qualité des soins et qui conserve l’intégrité du chercheur. Compte tenu des avantages et des désavantages des deux méthodes, il est clair qu’aucune perspective, quantitative ou qualitative, ne peut à elle seule représenter adéquatement la réalité et un certain équilibre s’impose. Devant leur responsabilité envers la société, les chercheurs devraient alors choisir la méthode qui convient le plus pour répondre à la question de recherche, au lieu de promouvoir des devis en fonction des conditions économiques et politiques imposées par les distributeurs de fonds.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.120 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.006 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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; both teacher heads 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".