Erasing the Social from Social Science: The Intellectual Costs of Boundary-Work and the Canadian Institute of Health Research
Notice bibliographique
Résumé
In 2009, Canadian social science research funding underwent a transition. Social science health-research was shifted from the Social Science and Humanities Research Council (SSHRC) to the Canadian Institute of Health Research (CIHR), an agency previously dominated by natural and medical science. This paper examines the role of health-research funding structures in legitimizing and/or delimiting what counts as ‘good’ social science health research. Engaging Gieryn’s (1983) notion of ‘boundary-work’ and interviews with qualitative social science graduate students, it investigates how applicants developed proposals for CIHR. Findings show that despite claiming to be interdisciplinary, the practical mechanisms through which CIHR funding is distributed reinforce rigid boundaries of what counts as legitimate health research. These boundaries are reinforced by applicants who felt pressure to prioritize what they perceived was what funders wanted (accommodating natural-science research culture), resulting in erased, elided, and disguised social science theories and methods common for ‘good social science.’
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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 | 0,116 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,051 | 0,190 |
| Communication savante | 0,030 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».