(Re)telling a dog story from Newfoundland: Voice, alterity and the art of ethnographic description
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the question of how and why we (anthropologists and sociologists) tell stories of real people doing real stuff. It will consider this question by reflecting on three versions of a story that I have carried with me and told in variety of contexts over a couple of decades. The story is not mine but was originally told to me by a man while I was visiting a village on the coast of Newfoundland, Canada. In (re)telling three versions of this story I will be focusing on the problem of “voice” and how the voice of the other is constituted. In answering the question of how and why we tell tales of the field, I will suggest that we do so in part so other people, other voices, come to inhabit our accounts thereby rendering them “ethnographic.” The paper will conclude by arguing that our finely detailed accounts play a crucial role in both constituting the authoritative voice of the anthropologist and troubling this voice with the ghostly whispers of other voices which inhabit our narratives even if, as is the way with ghosts, they can never be wholly conjured into full presence and complete intelligibility.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».