Storytelling and co-authorship in feminist alliance work: reflections from a journey
Notice bibliographique
Résumé
If all writing is fundamentally tied to the production of meanings and texts, then feminist research that blurs the borders of academia and activism is necessarily about the labor and politics of mobilizing experience for particular ends. Co-authoring stories is a chief tool by which feminists working in alliances across borders mobilize experience to write against relations of power that produce social violence, and to imagine and enact their own visions and ethics of social change. Such work demands a serious engagement with the complexities of identity, representation, and political imagination as well as a rethinking of the assumptions and possibilities associated with engagement and expertise. This article draws upon 16 years of partnership with activists in India and with academic co-authors in the USA to reflect on how storytelling across social, geographical, and institutional borders can enhance critical engagement with questions of violence and struggles for social change, while also troubling dominant discourses and methodologies inside and outside of the academy. In offering five ‘truths’ about co-authoring stories through alliance work, it reflects on the labor process, assumptions, possibilities, and risks associated with co-authorship as a tool for mobilizing intellectual spaces in which stories from multiple locations in an alliance can speak with one another and evolve into more nuanced critical interventions.
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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 | 0,032 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,053 |
| Communication savante | 0,023 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».