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Enregistrement W2065557664 · doi:10.5167/uzh-110539

The stickiness of emotions in the field: complicating feminist methodologies

2015· article· en· W2065557664 sur OpenAlexaff
Nicole Laliberté, Carolin Schurr

Notice bibliographique

RevueZurich Open Repository and Archive (University of Zurich) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityPower (physics)Field (mathematics)SociologyEpistemologyPoliticsEmpirical researchSocial psychologyPsychologySocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This editorial theorizes the emotional entanglements that constitute spaces of fieldwork. Drawing on Sara Ahmed’s notion of sticky and circulating emotions, we develop the concept of emotional entanglements as a way to engage with the methodological implications of the emotional turn in geographic research. Beyond providing empirical evidence for research on emotional geographies, we argue that an attention to emotions in fieldwork has the potential to reinvigorate feminist practices of reflexivity and positionality. In addition, a critical engagement with emotions can offer novel epistemological techniques for studying the politics of knowledge production and the landscapes of power in which we, as researchers, are embedded. As the papers of this themed section demonstrate, analysis of emotional entanglements in research pose critical questions with regard to power relations, research ethics and the well- being of research participants and researchers alike. They also make visible how the power relations of sexism, racism, capitalism, nationalism and imperialism permeate and constitute the emotional spaces of the field. We use the notion of emotional entanglements as a way to situate the five articles of the themed section and to highlight the contribution of each paper to debates about the emotional field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0100,088
Communication savante0,0180,021
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,304
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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