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Enregistrement W3206272718 · doi:10.1002/pra2.515

At the Margins of Epistemology: Amplifying Alternative Ways of Knowing in Library and Information Science

2021· article· en· W3206272718 sur OpenAlexaff
Beth Patin, Tami Oliphant, Danielle Allard, LaVerne Gray, Rachel Ivy Clarke, Jasmina Tacheva, Kayla Lar‐Son

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFeminist Epistemology and Gender Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyEpistemologySocial epistemologyInjusticeFeminismEquity (law)Field (mathematics)Social sciencePolitical sciencePhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This panel argues a paradigm shift is needed in library and information science (LIS) to move the field toward information equity, inclusion, relevance, diversity, and justice. LIS has undermined knowledge systems falling outside of Western traditions. While the foundations of LIS are based on epistemological concerns, the field has neglected to treat people as epistemic agents who are embedded in cultures, social relations and identities, and knowledge systems that inform and shape their interactions with data, information, and knowledge as well as our perceptions of each other as knowers. To achieve this shift we examine epistemicide—the killing, silencing, annihilation, or devaluing of a knowledge system, epistemic injustice and a critique of the user‐centered paradigm. We present alternative epistemologies for LIS: critical consciousness, Black feminism, and design epistemology and discuss these in practice: community generated knowledges as sites of resistance and Indigenous data sovereignty and the “right to know”.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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