Using an Ecological Metaphor to Build Adaptive and Resilient Research Practices
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we reflect on our efforts to undertake qualitative research in our investigations of the geographies of Aboriginal people and of rural communities across Canada. In particular, we consider the ecological metaphor to describe the nature of power relations between researched and researcher in the production of situated knowledges. Gillian Rose, in her influential 1997 article, ‘Situating knowledges: Positionality, reflexivities and other tactics’, suggested that these relations might be conceptualised as ecological, characterised by fluid connections among researcher, researched and text, marked by fragmented understandings and uncertainty throughout research and distribution practices. Although not fully developed as a metaphor in her work, Rose sees the relationship as potentially risky for the researcher and for the research subjects and thereby draws a fairly pessimistic conclusion about the outcomes of the research relationship. We have been inspired by this notion and seek to develop the ecological metaphor in this article by drawing on contemporary systems ecology that emphasises the uncertainty and surprise inherent in ecological-social systems. In contrast to Rose’s pessimism, we suggest that research practices can be designed to embrace the uncertainty and partiality of knowledge creation as well as the dynamism of the research process by methods that are adaptive and resilient. We suggest that such a position has implications for four elements of our research: preparing for surprise, how we involve research participants, how we consider our roles as researchers, and how we define research success. We interrogate our own research experiences to develop this framework and to identify challenges of putting it into practice.
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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 | 0,076 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,133 |
| Communication savante | 0,018 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».