Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the unique challenges facing vulnerable communities necessitates a scholarly approach that is profoundly embedded in the ethnographic tradition. Undertaking ethnographies of communities and populations facing huge degrees of inequality and abject poverty asks of the researcher to be able to think hard about issues of positionality (what are our multiple subjectivities as insider/outsider, knowledge holder/learner, and so on when interacting with vulnerable subjects, and how does this influence the research?), issues of engagement versus exploitation (how can we meaningfully incentivize participation in our studies without being coercive/extractive, and can we expect vulnerable subjects to become deeply in research design/data collection, and so on when they are so overburdened already?), and representation (what are the ethics of representing violence, racism, and sexism as expressed by vulnerable respondents? What about the pictures we take and the stories we tell?). Through the discussion of our research on the behavioral patterns, socialization strategies, and garbage processing methods of informal waste pickers in Argentina and Mexico, we ask ourselves, and through this exercise, seek to shed light on the broader questions of how can we engage in ethnographies of vulnerable communities while maintaining a sense of objectivity and protecting our informants? Rather than attempting to provide a definite answer, we provide a starting point for scholars of resource governance interested in using ethnographic methods for their research. We highlight the challenges we’ve faced in studying cartoneros in Buenos Aires (Argentina) and pepenadores in León (Mexico) and engage in a self-reflective discussion of what can be learned from our struggle to provide meaningful, engaged scholarship while retaining and ensuring respect and care for the communities we study.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,196 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle