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Enregistrement W2111861263 · doi:10.1080/09663690903522339

Still methodologically becoming: collaboration, feminist politics and ‘Team Ismaili’

2010· article· en· W2111861263 sur OpenAlexafffundabout
Serin D. Houston, Duncan McLean, Jennifer Hyndman, Arif Jamal

Notice bibliographique

RevueGender Place & Culture · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensCoquitlam CollegeYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaYork UniversitySimon Fraser UniversityNational Science Foundation
Mots-clésPoliticsSociologySilencePower (physics)NormativeKnowledge productionGender studiesPolitical scienceLawAestheticsKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article mobilizes a feminist analytic to examine team research and collaborative knowledge production. We center our encounter with team research – a collectivity we named ‘Team Ismaili’ – and our study with first- and second-generation East African Shia Ismaili Muslim immigrants in Greater Vancouver, Canada. We draw upon feminist politics to highlight the ways in which ‘Team Ismaili’ at once destabilized and unwittingly reproduced normative academic power relations and lines of authority. A ‘backstage tour’, of ‘Team Ismaili’ shows the messiness and momentum of team research and sheds light on how collaborative knowledge production can challenge and reconfirm assumed hierarchies. Even as we are still methodologically becoming, through this discussion we strive to interrupt the prevailing silence on team research in human geography, to prompt more dialogue on collaboration and to foreground the insight garnered through feminist politics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,253
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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