Effective or Not? Building Discussions on Dilemmas and Refusals Into Research Practices: Perspectives From Participants
Notice bibliographique
Résumé
Within the academy, pedagogical practice includes how we teach about, design and conduct research. Too often, research has been carried out, in extractive ways, “on” Black, Indigenous, racialized and marginalized communities, rather than alongside them. Much of the research conducted in these communities centers on damage (Tuck, 2009) and operates on a faulty theory of change that imagines policymakers will adjust their systems just because scholars report on damage (Tuck & Yang, 2014). Using results from my dissertation field research, which built questions about the research process itself into my 32 qualitative interviews, this paper presents the perspectives of community members living and working along the Thailand-Myanmar border. It spotlights the usefulness of research and its potential to make change. I propose that to approach research in a more ethical and transformative way, academic researchers must include questions about the research itself into their fieldwork. Also, researchers should approach the work with healthy skepticism about why they are doing it at all, whether it’s already been done, and whether it could be done better by someone else. Participants offered concrete steps for how to make research more useful, involving as many community members/organizations as possible from the outset. They discussed only doing research based on long-term trusting relationships formed with communities; understanding cultural context; making consent forms easy to read, culturally appropriate and clear; sharing and collaborating on results with communities; making sure that publications and writing would be accessible; and using the research as a tool for advocacy or political activism outside the academy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,172 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,068 |
| Communication savante | 0,029 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».