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Enregistrement W3140772997 · doi:10.1080/14733285.2021.1907311

Feminist ethicality in child-animal research: worlding through complex stories

2021· article· en· W3140772997 sur OpenAlexafffund
Veronica Pacini-Ketchabaw, Mindy Blaise

Notice bibliographique

RevueChildren s Geographies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésScholarshipSociologyFocus (optics)EthnographyMeaning (existential)Gender studiesEpistemologyAnthropologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thinking with feminist scholarship on ethicality, this article draws from two ethnographies with animal and young children to outline new questions for doing research in children’s geographies. Specifically, the article discusses how feminist ethicality within multispecies research challenges the masculinist idea that ethical research should focus on children’s story-making and ability to make meaning of the world. Instead, the authors call for an ethical focus on worlding processes or the making of worlds, and to seek possibilities for recuperation in the midst of children and more-than-human relations. The article concludes by reconfiguring the relations between ethics and research with young children, asking for a focus on what might be possible in the shaping of the present and future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,069
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,748
Tête enseignante GPT0,661
Écart entre enseignants0,087 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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