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Enregistrement W2999891848 · doi:10.7577/rerm.3674

Becoming Method(ologist): A feminist posthuman autoethnography of the becoming of a posthuman methodology

2019· article· en· W2999891848 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReconceptualizing Educational Research Methodology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosthumanAutoethnographyPosthumanismSociologyAestheticsNeoliberalism (international relations)Assemblage (archaeology)EpistemologyArtGender studiesSocial sciencePhilosophyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper contributes to the intersections of post qualitative methods, digital methods, and internet studies, by describing the becoming of a digital posthuman visual method. I use posthuman autoethnography to argue that in the production of this method, the “auto” or my academic selfhood is decentered and entangled amidst an assemblage of material, discursive, and affective forces such as neoliberalism, Trump era terror, and dataism. I introduce a multitude of data points typically not made to matter but through which these material, discursive and affective forces importantly flowed in this production of this method: emails, personal correspondences, restaurant conversations, self-reflection, conferences talks and responses to conference talks. I focus specifically on the moments where the values and principles of feminist posthumanism were jarred and destabilized or where I was made to choose between foregoing my values or redesign my method and myself as methodologist. I argue academics have a response-ability to show both the forces at play behind the becoming of qualitative methods and knowledge in academia.

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 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)0,122
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
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 enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1220,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,900
Tête enseignante GPT0,713
Écart entre enseignants0,188 · 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