Surrogate Ethnography: Fieldwork, the Academy, and Resisting the IRB
Notice bibliographique
Résumé
Nearly every ethnographer has observed the growing reach and increasingly uncomfortable power of the IRB. As IRB restrictions have grown tighter, the consequences have become more dire. The failure of most IRBs to understand ethnography at all, along with increasing concerns about litigation that trump the welfare of both researchers and “subjects,” and the usurping of faculty power by the administration in universities, has left us with a difficult challenge: how can ethnographers and participant observers continue to do their research, without losing their jobs? This paper introduces a new methodology (“surrogate ethnography”). We posit that surrogate ethnography provides three distinct benefits: (1) it represents a methodological and ethical resistance to excessive IRB control, (2) it can help us rescue ethnography and participant observation—at least in a certain form—from IRBs, and (3) it addresses some of the longstanding concerns with autoethnography by proposing an alternative reflective analytic approach to one’s experiences in the field. We share the results of our initial foray into surrogate ethnography, offering our analyses of each other’s stories (one from volunteer work in a prison, and one from participation in sadomasochism/BDSM) in the context of constraints and challenges facing ethnographers in the current academic climate.
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 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 | 0,179 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,046 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».