When Crime Is a “Young Man’s Game” and the Ethnographer Is a Woman: Gendered Researcher Experiences in Two Different Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Ethnographers have long explored the challenges of gender dynamics in researcher–participant relationships, particularly in relation to attempts by female researchers to gain and maintain access to male research populations. However, little is known about these relationships in urban research settings characterized by crime and violence, where gender relations between young men and women are shaped by often extreme forms of social marginalization. Drawing on the field experiences of two female ethnographers who studied disadvantaged and criminalized groups of men in Germany and Canada, our article sheds light on how our experiences in our respective research sites were molded by the local contexts where our ethnographies took place. In particular, we analyze how the respective cultural meanings that the men subscribed to affected their perceptions of women, and how these perceptions ultimately shaped our interactions with our research groups, structured our gendered experiences, and presented quite different challenges for us as female “crime” ethnographers.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,036 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».