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Enregistrement W2773493674 · doi:10.1177/1532708617744577

quiet theater: The Radical Politics of Silence

2017· article· en· W2773493674 sur OpenAlexafffund
Magdalena Kazubowski‐Houston

Notice bibliographique

RevueCulture Studies &#x2194 Critical Methodologies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRomani and Gypsy Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésStorytellingConceptualizationEthnographySilenceSociologyEmpathyPoliticsContext (archaeology)AestheticsNarrativePsychologyArtSocial psychologyAnthropologyLiteraturePolitical scienceHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the potential of a transdisciplinary ethnographic approach that bridges ethnography, performance, storytelling, and imagination to contribute to an activist research practice within anthropology and other disciplines. It focuses on my current research project that studies, by means of dramatic storytelling, the impact of migration on Polish Romani women’s experiences of aging. In the dramatic storytelling sessions, the ethnographer and the interlocutor stepped into character and co-performed fictional stories loosely based on their own lives. Situating the project within the context of an “imaginative ethnography” that is concerned with people’s imaginative lifeworlds, and methodological experimentations at the ground level of fieldwork, this article discusses the ways the project challenged traditional conceptions of engagement and advocacy. It considers the silence—“quiet theatre”—that engulfed the interlocutor–ethnographer interactions in the storytelling sessions as a form of radical empathic politics that works through affect, projective approximation, and empathy. In doing so, the article proposes a conceptualization of interventionist research practice as a contextually specific particularity that takes to task the meanings of politics in academic activism.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,070
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,405
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,184 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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