Visual Research and Social Justice – Guest Editors' Introduction
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, the sources of data in qualitative methodologies have been overwhelmingly linguistic, relying on the written and spoken word (Crang, 2010;Holliday, 2000;Pauwels, 2010).Ethnographic research in particular has seldom incorporated visual methods of data collection and analysis, although anthropologists and geographers have long used photographs, maps, sketches, and paintings to portray "Native Informants" (Spivak, 1999), "the field," and the practice of fieldwork (Crang & Cook, 2007;Edwards, 1992).Margaret Mead (2003), for example, used visual "salvage anthropology" as a mechanism for "preserving" vanishing cultures by producing a permanent photographic record of them that scholars could study once those cultures disappeared entirely.Perhaps this hesitance to engage with visuals in qualitative methodological repertoires is related to the crisis of representation, specifically to epistemological critiques of visual knowledge that foreground the role the "visual gaze" played in colonial appropriation and other projects of domination (Gilman, 1986;Gregory, 2003;Lewis, 1996;Said, 1993).It may also be linked to overdrawn claims for the representational facticity and verisimilitude of visual materials, for the "obviousness of vision that allows one to imply a transparency about the world and picture, that can suggest the visual offers 'raw data' as if bypassing troublesome issues of constructing knowledge" (Crang, 2010, p. 212).The imperialist histories of visual knowledge and disputes about its epistemological status have, until recently, clouded our sense of how visual methods might be put to critical use in qualitative research as a way to understand and make sense of various aspects of social life.Because visual
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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 | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,011 |
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 ».