Citation matters: mobilizing the politics of citation toward a practice of ‘conscientious engagement’
Notice bibliographique
Résumé
An increasing amount of scholarship in critical, feminist, and anti-racist geographies has recently focused self-reflexively on the topics of exclusion and discrimination within the discipline itself. In this article we contribute to this literature by considering citation as a problematic technology that contributes to the reproduction of the white heteromasculinity of geographical thought and scholarship, despite advances toward more inclusivity in the discipline in recent decades. Yet we also suggest, against citation counting and other related neoliberal technologies that imprecisely approximate measures of impact, influence, and academic excellence, citation thought conscientiously can also be a feminist and anti-racist technology of resistance that demonstrates engagement with those authors and voices we want to carry forward. We argue for a conscientious engagement with the politics of citation as a geographical practice that is mindful of how citational practices can be a tool for either the reification of, or resistance to, unethical hierarchies of knowledge production. We offer practical and conceptual reasons for carefully thinking through the role of citation as a performative embodiment of the reproduction of geographical thought.
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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 | 0,062 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,102 |
| Communication savante | 0,032 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».