Men can change: transformation, agency, ethics and closure during critical dialogue in interviews
Notice bibliographique
Résumé
Some male interviewees encounter difficulties when they try to express their emotions and overcome anti-feminist positions that transform the research setting into places where hyper-masculinities are reproduced. This research finds that critical dialogue is a persuasive tool interviewers can employ to challenge their participants to empathize with perspectives that contest and confront gendered violence, institutional coercion, and misogyny. Drawing on eight interviews I conducted with male security officers (all former colleagues of the author) who engaged in healthcare violence against male and female psychiatric patients at two hospitals in Ottawa, Canada, I discovered that dissent and the testament of past sufferings inspires people to reconsider their marginalizing standpoints, and helps participants and researchers who have experienced trauma before and during the research process to cope with their emotional suffering and find closure. This approach may encounter ethical problems such as researcher/participant re-victimization and distress, which may be resolved through debriefing exercises, and displays of empathy, compassion, non-judgement, and friendship.
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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 | 0,057 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,058 |
| Communication savante | 0,017 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».