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Enregistrement W2969568847 · doi:10.1111/area.12580

“Home sweet home?” Struggles of intracultural “betweenness” of doctoral fieldwork in my home country of Jamaica

2019· article· en· W2969568847 sur OpenAlexfundno aff
Shenika McFarlane‐Morris

Notice bibliographique

RevueArea · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWestern University
Mots-clésBetweenness centralitySociologyInsiderSilenceGender studiesQualitative researchNegotiationSocial sciencePolitical scienceLawAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The culture of silence surrounding the nuanced challenges of fieldwork is being broken but there is still a long way to go. In the last two decades or so, an interesting discourse has developed on experiences of “betweenness” in the field. However, a glaring issue is the underrepresentation of the experiences of Global South researchers and doctoral students returning to their homelands to conduct fieldwork. Much has been written about cross‐cultural fieldwork and its associated challenges, yet the “betweenness” experienced during intracultural research on the impacts of large‐scale tourism is scantly studied. This paper begins with an overview of producing knowledge through qualitative means, followed by an account of the insider/outsider debate that informs this paper. It sheds light on the intracultural dimensions of “betweenness,” which are framed within my experience of being an outsider and an insider during my return to my home country, Jamaica, for doctoral fieldwork. The nuanced challenges and negotiations that came with my “betweenness,” concerning phenomena such as “gazing back,” are at the centre of my discussion. My conclusion is that “betweenness” is not limited to those conducting cross‐cultural studies but also affects those conducting intracultural studies. Therefore, researchers returning home for fieldwork should be on their guard for the implications of “betweenness” for the success of the research process.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0280,035
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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