Notice bibliographique
Résumé
In this paper we unpack how geographers have studied institutions, focusing specifically on institutional ethnography, often called ‘IE’. Sociologist Dorothy Smith is widely credited with developing institutional ethnography as an ‘embodied’ feminist approach. Smith studies the experiences of women in daily life, and the complex social relations in which these are embedded. Institutional ethnography offers the possibility to study up to understand the differential effects of institutions within and beyond institutional spaces and associated productions of subjectivities and material inequalities. We suggest that geographical scholarship on institutions can be enhanced and, in turn, has much to contribute to the broader interdisciplinary field on institutional ethnography, such as understandings of institutions that account for spatial differentiation. We argue that IE holds potential to enrich geographical research not only about a multitude of kinds of institutions, but about the many structures, effects, and identities working through institutions as territorial forces. In spite of recent interest by geographers, the broader literature on institutional ethnography remains under-engaged and under-cited by human geographers. Critical of this lack of engagement, we suggest that it has left a gap in geographical research on institutions. Our aim is to analyze and advance existing scholarship and offer this article as a tool for geographers thinking about employing IE. We develop a typology, categorized by methodological approach, to highlight ethnographic approaches to institutions undertaken by geographers.
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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 | 0,021 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,011 |
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 ».