Assessing Impacts of the COVID-19 Pandemic on Anthropological Research Methods
Notice bibliographique
Résumé
As the COVID-19 pandemic continues, there is a need to understand how the pandemic has influenced anthropological research. This paper presents the results of a research project examining these changes and the challenges anthropologists have faced in carrying out their research methods during the first eight months of the COVID-19 pandemic. At the University of Northern British Columbia in the Fall semester of 2020, undergraduate students led this project and conducted five virtual, semi-structured interviews with socio-cultural anthropologists across Canada, from a variety of career stages and with diverse research approaches. Interview participants described virtual research methods involving a heavy reliance on video conferencing and digitally available resources, benefits and challenges of remote and digital ethnography, changes to immersion and the spatial-temporal aspects of communication, and outcomes of adopting new technologies. The pandemic affected these anthropologists to varying degrees depending on the location of their field site and their career stage. Despite adaptations and challenges, interview participants also offered hopeful commentary on potential long-term changes in the discipline as the pandemic forces anthropologists to rethink the ways in which we conduct our work.
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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 | 0,335 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,034 |
| Communication savante | 0,021 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».