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Enregistrement W3131961684 · doi:10.1108/joe-01-2021-0003

The impostor syndrome: language barriers in organizational ethnography

2021· article· en· W3131961684 sur OpenAlexaff
Virginia Rosales

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Ethnography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyInsiderSociologyOriginalityNegotiationSocial scienceQualitative researchPolitical scienceAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The use of organizational ethnography has grown significantly during the past decades. While language is an important component of ethnographic research, the challenges associated with language barriers are rarely discussed in the literature. The purpose of this paper is to open up a discussion on language barriers in organizational ethnography. Design/methodology/approach The author draws on her experience as a PhD student doing an organizational ethnography of an emergency department in a country where she initially did not speak the local language. Findings The paper examines the author's research process, from access negotiation to presentation of findings, illustrating the language barriers encountered doing an ethnography in parallel to learning the local language in Sweden. Research limitations/implications This paper calls for awareness of the influence of the ethnographer's language skills and shows the importance of discussing this in relation to how we teach and learn ethnography, research practice and diversity in academia. Originality/value The paper makes three contributions to organizational ethnography. First, it contributes to the insider/outsider debate by nuancing the ethnographer's experience. Second, it answers calls for transparency by presenting a personal ethnographic account. Third, it contributes to developing the methodology by offering tips to deal with language barriers in doing ethnography abroad.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,383 · 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.

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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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