The barriers to and benefits of conducting Q-sorts in the classroom
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To outline the barriers to and benefits of using Q methodology in a classroom. BACKGROUND: Q methodology has been established as a systematic way to measure subjectivity that is consistent with the naturalistic paradigm. While it is often confused with quantitative methods, it provides the qualitative researcher with powerful tools to investigate the diverse subjective experiences and perceptions of participants. DATA SOURCES: Reflections in this paper stem from the experiences of the authors and are supported by literature. DISCUSSION: Barriers to conducting a Q-sort activity in the classroom are context dependent and may include limitations of the environment, time constraints as well as issues with comprehension. Despite these barriers, using a classroom for the activity can also enhance student learning, increase participation in research, clarify instructions, enrich study feedback and promote accessibility of the study population. CONCLUSION: With an understanding of potential pitfalls of using this methodology in the classroom setting, nurse researchers can develop strategies to reduce these barriers and enhance the quality of future research. IMPLICATIONS FOR PRACTICE/RESEARCH: Q-methodology is an alternate way of measuring the subjective views of individuals in a variety of settings such as clinical practice, research and educational institutions. Q-sorts may be used for research and/or classroom activities because the activity can promote discussion related to the content of a class. If using an activity like this one, educators and researchers need to be mindful of potential barriers to sorting in order to minimise them and maximise the potential of the activity.
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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 | 0,342 | 0,572 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».