MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2030906065 · doi:10.1080/1743727x.2013.824776

Post-colonial science education: the challenge of negotiating researcher positioning

2013· article· en· W2030906065 sur OpenAlexaff
Lydia Burke

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research & Method in Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueQ Methodology Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsSociologyNegotiationEpistemologyLegitimacyContext (archaeology)Engineering ethicsConversationSubject (documents)Adaptation (eye)Educational researchDiscourse analysisScience educationSocial sciencePedagogyPolitical sciencePsychologyComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I describe a methodology that I employed, and resultant methods that I designed, to facilitate a Critical Discourse Analysis exploring perspectives on Western modern science as a school subject discipline in a given Caribbean context. Using specific themes from post-colonial theory, I sought to engage with some of the viewpoints presented by key stakeholders in secondary science education in the research setting. This paper reports on the methodological framework for the research study, illustrating some of the philosophical challenges encountered during the development of the research methods. Specifically, I discuss the tensions associated with the pursuit of researcher legitimacy, the use of ‘scientific’ methods of inquiry in a work that seeks to be decolonizing, and the challenge of stimulating conversation about a topic for which participants might not possess readily formulated opinions. My response to these challenges resulted in methods that utilized a unique adaptation of Stephenson's Q methodology. Although these tensions are far from being fully resolved, the approach outlined helps contribute to our understanding of the complexities of negotiation that can occur when conducting research of this nature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,399
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,313
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3990,313
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0240,093
Communication savante0,0280,025
Science ouverte0,0070,029
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,324
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Research & Method in EducationMême sujetQ Methodology ApplicationsTravaux en français237 207