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Enregistrement W2980554405 · doi:10.17953/aicrj.42.4.starblanket

Complex Accountabilities: Deconstructing “the Community” and Engaging Indigenous Feminist Research Methods

2018· article· en· W2980554405 sur OpenAlexaff
Gina Starblanket

Notice bibliographique

RevueAmerican Indian Culture and Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityIndigenousDeferenceSociologyNormativeEnvironmental ethicsPolitical sciencePublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars have focused significant attention on the need for relational conceptions of “accountability” as alternatives to Western modes of knowledge production. This article suggests that conceptualizing accountability through the normative frame of the “community” can narrow the breadth of possible ways of realizing ethical and accountable research relationships and that critical analytical strategies to help ensure researcher accountability to diverse perspectives and experiences within Indigenous communities also demand our attention. The need for research to be driven by and for Indigenous communities has been emphasized, yet within colonial heteropatriarchy, deference to collective units has historically functioned to homogenize and/or erase the knowledge and experience of Indigenous women, girls, and GLBTQ2 peoples. Researchers and academics have the potential to either challenge or reproduce these tendencies in our own works; thus, a decolonial research and activist agenda must be informed by a commitment to address patriarchal and heteronormative structures both internal and external to Indigenous communities. To this end, I propose a turn to Indigenous feminist methodologies as a means of informing broader notions of responsibility and accountability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,157
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1570,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0340,050
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,477
Tête enseignante GPT0,663
Écart entre enseignants0,187 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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