Intersectionality, Policy‐Oriented Research and the Social Relations of Knowing
Notice bibliographique
Résumé
Researchers attempting to improve knowledge for policy making look to intersectionality to theorize the important, yet poorly understood constitutive elements of people's lives and experiences. As argued here, certain epistemological and ontological issues, while much debated, remain a problem in intersectional and other social research. This paper introduces Dorothy E. Smith's analytic approach, institutional ethnography, arguing that its use avoids reliance on categories that objectify people and, instead, explicates the social relations that rule people's knowing and doing. In institutional ethnography, people are understood to conduct and experience their lives within discursively organized social relations, coordinating their activities with institutions and the political economy, more broadly. Addressing how the latter implicates policy‐oriented activism, an illustration from research in healthcare is used, demonstrating how in accounting empirically for ‘what actually happens’, an institutional ethnography makes visible the relations of knowing that link research subjects and researchers, too, into an institution's ruling purposes.
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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 | 0,040 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,172 |
| Communication savante | 0,024 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».