“Ok, gender! Where are you?!”: On the potential of catalytic validity in feminist geographies of everyday inequities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper is a provocation and reflection on some of the methodological tensions and opportunities I encountered in trying to “get at” gender in my research on the everyday gendered geographies of physical activity. Situated in a feminist methodology, I designed my study on gender and gym environments to include multiple forms of data (interviews, drawings, journals) to foster a participant‐centred research process by offering diverse forms of expression. Yet, there were moments where my feminist commitment to recognise participants’ agency in how they articulated their gendered experiences was stymied by seeming self‐contradictions throughout their multi‐modal narratives, as well as by my researcher interpretations of gender. In this post‐mortem, I consider what incongruities in the ways some participants spoke about gender within and across data types tell us about gender as a concept. I illustrate how there is methodological opportunity in using multiple creative methods as a check for rigour in the form of “catalytic validity,” or awareness‐raising among research participants, which is consistent with socially transformative feminist geographical aims.
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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 | 0,135 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,128 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».