Exploiting the Qualitative Potential of Q Methodology in a Post-Colonial Critical Discourse Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This conceptual article describes an approach I have taken when exploring the discourse associated with the teaching and learning of high school science in a given Caribbean location. Using a lens of post-colonial theory to guide the entire project, I employed an adaptation of the standard interpretation of Q methodology as part of a critical discourse analysis. In this article, I support and extend Shinebourne's (2009) representation of Q methodology as a means of “expanding the repertoire of qualitative research methods” (p. 93), as described in a previous issue of this journal. Given the challenging nature of the research theme and the analytic perspective that I employed as a researcher, the standard Q methodology protocol was augmented, whilst retaining the essential attributes of Q technique. This approach proved engaging for participants and was fruitful in providing insight into the tensions between shared and particular participant perspectives. The resultant research strategy described in this article would be of particular interest to researchers from a qualitative background, particularly those working within a post-foundational framework, who would value support in conducting a critical discourse analysis.
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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 | 0,133 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,034 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».