Open Ethnographic Archiving as Feminist, Decolonizing Practice
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.
Notice bibliographique
Résumé
Dubbed Silicon Savannah, Nairobi has become a hot spot of tech development that promises to “save Africa.” Qualitative research—carried out by a tangle of private, academic, and non-profit organizations—is part of the work, promising to reveal how people in Kenya are building and benefiting from a dazzling array of digital products. Amidst the enthusiasm, longstanding problems with ways in which research data in Nairobi is conceived, collected, and shared are easily glossed over. This article advances thinking about the politics of qualitative data, unraveling normative concepts like ethics and transparency by both examining existing data practices and modeling alternatives. I describe the sociotechnical infrastructure underlying the ethnographic project, detailing tactics for deploying an instance of open source software—the Platform for Experimental, Collaborative Ethnography (PECE)—to draw research interlocutors into collaborative effort to understand and build decolonized qualitative data infrastructures. Through such processes I learned that collaborating on data not only refreshes the social contract of qualitative work; it can also enhance its robustness and validity. I advise scholars to better document our own knowing practices in order to attend to the inevitability of margins created through all data practices, including our own
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,027 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle