Difference-attuned witnessing: Risks and potentialities of arts-based research
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we interrogate notions of affect, vulnerability and difference-attuned empathy, and how they relate to bearing witness across difference—specifically, connecting through creativity, experiencing the risks and rewards of vulnerability, and witnessing the expression of difficult emotions and the recounting of affect-imbued events within an arts-based process called digital/multi-media storytelling (DST). Data for this paper consists of 63 process-oriented interviews conducted before and after participants engaged with DST in a research project focused on interrogating negative concepts of disability that create barriers to healthcare. These retrospective reflections on DST coalesce around experiences of vulnerability, relationality, and the risks associated with witnessing one’s own and others’ selective disclosures of difficult emotions and affect-laden aspects of experiences of difference. Through analysing findings from our process-oriented interviews, we offer a framework for understanding witnessing as a necessarily affective, difference-attuned act that carries both risk and transformative potential. Our analysis draws on feminist Indigenous (Maracle), Black (Nash) and affect (Ahmed) theories to frame emerging concepts of affective witnessing across difference, difference-attuned empathy, and asymmetrical vulnerability within the arts-based research process.
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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 | 0,098 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,091 |
| Communication savante | 0,017 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».