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Enregistrement W2997982012 · doi:10.1332/251510819x15743520497579

Bringing epistemology into intersectional methodology

2019· article· en· W2997982012 sur OpenAlexaffabout
Alexie Labelle

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Politics and Gender · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersectionalityScholarshipQueerSociologyPopularityLesbianGender studiesFeminismPoliticsEpistemologyFeminist epistemologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its academic introduction in the late 1980s, the concept of intersectionality has made a staple contribution to feminist scholarship. However, its institutionalised popularity and apparent depoliticisation have led scholars to raise two major concerns: the lack of a clearly defined intersectional methodology; and the erasure of black women scholars in intersectionality scholarship, particularly in the discipline of political science. While the latter rightly addresses epistemology and the politics of knowledge production, the former has lacked a thorough discussion on the ways in which epistemology impacts intersectional methodology, focusing instead on methods and method choice. Drawing on my own experience studying lesbian, gay, bisexual, trans* and queer people of colour activism in Canada, I argue that we need to bring epistemology into intersectional methodology. Hence, this article demonstrates how reflecting on one’s positionality, one’s embodiment of privileges and one’s ethical responsibilities informs the ways in which researchers operationalise intersectional projects, thereby shaping methodology.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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