CIRCLING THE DATA – LEARNING TO USE FEMINIST POSTSTRUCTURALIST DISCOURSE ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
New and novice qualitative researchers can be overwhelmed, and they may face uncertainty with the variety of available approaches when choosing their research methods. Feminist poststructuralist discourse analysis is a qualitative analysis method that has not been described extensively in the literature, despite variations in its application by different researchers. In this paper, the author will describe her use of these analytical methods for her doctoral research study. The aim of this paper is to provide researchers with an in-depth example of how feminist poststructuralist discourse analysis can be used in qualitative research. To begin, a brief description of the theoretical perspective, feminist poststructuralism, that informs feminist poststructuralist discourse analysis will be provided, followed by an outline of the analytical process that was used. Two examples of how the analysis methods were applied to the data will be shared. Strengths and challenges will be identified, and suggestions will be made for researchers who are interested in using this method of analysis. This first-person account contributes to improved understandings of discourse analysis generally, and feminist poststructuralist discourse analysis specifically. This account will be of particular interest to researchers new to discourse analysis or who are considering using feminist poststructuralist discourse analysis
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,086 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».