Doing fieldwork the Chinese way: a returning researcher's insider/outsider status in her home town
Notice bibliographique
Résumé
Insider/outsider status has been recognised in geographical literature as an important aspect of positionality on which researchers should reflect critically. Based on my fieldwork experience in Dali, southwest China, this paper articulates an account of the co‐existence of ‘insiderness’ and ‘outsiderness’ during the research process in a way that adds nuance to scholarly challenges to conceptions of insider/outsider status as an oppositional binary. I touch on several dilemmas that arose over the course of my fieldwork in my home town, such as working with local research assistants, ‘encountering’ a Western supervisor in the field and interviewing local people. I argue that interacting in the field with people from different ethnic, professional or socioeconomic characteristics dynamises a researcher's insider/outsider position, bringing his or her in‐between position to the fore. In this paper, I highlight the tensions and negotiations arising from my experience of in‐betweenness in Dali. I also point out several particularities of doing fieldwork in China by referring to Chinese ways of thinking and communication, and analyse how insiderness complicates the research process with particular regard to China. Finally, I conclude that working in the field is not only a process of data collection, but also a process of learning ‘who I am’.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,027 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».