MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2608886080 · doi:10.1177/1077800417704462

Ethics in Autoethnography and Collaborative Autoethnography

2017· article· en· W2608886080 sur OpenAlexaff
Judith C. Lapadat

Notice bibliographique

RevueQualitative Inquiry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyContext (archaeology)SociologyAgency (philosophy)Face (sociological concept)PsychoanalysisEpistemologyPsychologyGender studiesSocial sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autoethnography as an approach to inquiry has gained a widespread following in part because it addresses the ethical issue of representing, speaking for, or appropriating the voice of others. In this article, I place the emergence of autoethnography within its historical context and discuss the contributions and limitations of autoethnography as an approach to inquiry. I examine ethical aspects of autoethnography, showing how the method is rooted in ethical intent, yet autoethnographers nevertheless face ethical challenges. I suggest that collaborative autoethnography, a multivocal approach in which two or more researchers work together to share personal stories and interpret the pooled autoethnographic data, builds upon and extends the reach of autoethnography and addresses some of its methodological and ethical issues. In particular, collaborative autoethnography supports a shift from individual to collective agency, thereby offering a path toward personally engaging, nonexploitative, accessible research that makes a difference.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,126
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1260,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0090,077
Communication savante0,0140,014
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,251
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations626
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQualitative InquiryMême sujetSocial Work Education and PracticeTravaux en français237 207