Unraveling Researcher Subjectivity Through Multivocality in Autoethnography
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes and discusses the notion of including multivocality as an autoethnographic method to: (a) illustrate that there is no single and temporally-fixed voice that a researcher possesses, (b) unfix identity in a way that exposes the fluid nature of identity as it moves through particular contexts, and (c) deconstruct competing tensions within the autoethnographer as s/he connects the personal self to the social context. After providing a short, multivocal vignette based on the author's previous work assignment as a teacher educator in Kosovo, the author offers a reflective analysis of his approach. His analysis includes a critical discussion around the benefits and challenges of using such a method in autoethnography. The author concludes that research-oriented institutions might be resistant to validating multivocality as research practice given the myopic view that "voice" is linear, categorizable, and one-dimensional. In this way, the use of multivocality in autoethnography can also be understood as a way to liberate research practices from oppressive institutional rules and restrictions.
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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 | 0,052 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,039 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».