Качественный аудит COREQ
Проверка надёжности по COREQ
Качественный аудит COREQ
Проверка надёжности по COREQ
Предпросмотр
Описание
На основе дизайна вашего качественного исследования пишет раздел «Методы» в соответствии с критериями достоверности Lincoln & Guba, а затем открыто выявляет, какие пункты недостаточно или слабо отражены в отчёте согласно чек-листу COREQ. Для кого: исследователи, стремящиеся повысить качество отчётности перед подачей статьи в журнал, и аспиранты, работающие над диссертацией.
Рекомендовано
Shuting@YouMind
Почему нам нравится этот скилл
Обосновывает надёжность качественных исследований по критериям Lincoln & Guba и тщательно проверяет все 32 пункта COREQ, выявляя пробелы и подчёркивая позиционность исследователя.
Похожие скиллы
Посмотреть все
ИсследованиеSTROBE/CONSORT: Методы
Создаёт полный раздел «Методы» + «Результаты» по стандарту отчётности, соответствующему дизайну исследования: STROBE для наблюдательных исследований и CONSORT для рандомизированных контролируемых исследований. Затем прозрачно проверяет, какие пункты чек-листа раскрыты неполно или недостаточно, и предлагает, как их дополнить. Подходит исследователям, которые хотят повысить качество отчётности перед подачей статьи в журнал, и аспирантам, пишущим диссертацию.
ИсследованиеПоиск тем и пробелов
Предлагает оригинальные и реализуемые темы исследований и пробелы в литературе с учётом ваших интересов и знаний о существующей литературе; для каждой темы предоставляет набросок исследовательского вопроса и оценку осуществимости. Для кого: аспиранты и исследователи, ищущие тему для диссертации или статьи.
ИсследованиеСтатотчёт + рецензенты
Формирует полный раздел «Результаты» на основе описательной и выводной статистики, включая проверки предпосылок. Если выявляет нарушения нормальности или однородности дисперсий, предлагает непараметрический альтернативный тест, не скрывая проблему. Кроме того, заранее выявляет как минимум 4 типичных возражения журнальных рецензентов (например, «результаты проверки предпосылок не представлены», «размер эффекта не указан», «поправка на множественные сравнения не применена») и предлагает для каждого формулировку ответа. Подходит для исследователей, работающих с количественными методами и стремящихся повысить надёжность статистической отчётности перед подачей статьи в журнал.
Информация
- Версия
- v2
- Последнее обновление
- Кредиты за запуск
- По фактическому использованию
- Модели
- Автоматически
