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Enregistrement W4200034984 · doi:10.1177/08912416211060870

Ethnography, Tactical Responsivity and Political Utility

2021· article· en· W4200034984 sur OpenAlexafffund
Naomi Nichols, Emanuel Guay

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Ethnography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueContemporary Sociological Theory and Practice
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalTrent University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEthnographyPoliticsResponsivitySociologyPsychologyPolitical scienceAnthropologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we address issues of attribution, utility, and accountability in ethnographic research. We examine the two main analytical approaches that have structured the debate on data collection and theorization in ethnography over the last five decades: an inductivist approach, with grounded theory as its main analytic strategy; and a deductivist stance, which uses field sites to explore empirical anomalies that enable an ethnographer to test and build upon pre-existing theories. We engage recent reformulations of this classical debate, with a specific focus on abductive and reflexive approaches in ethnography, and then weigh into these debates, ourselves. drawing on our own experiences producing and using research in non-academic settings. In so doing, we highlight the importance of strategy and accountability in one's ethnographic practices and accounts, advocating for an approach to ethnographic research that is reflexive and overtly responsive to the knowledge needs and change goals articulated by non-academic collaborators. Ultimately, we argue for a research stance that we describe as tactical responsivity, whereby researchers work with key collaborators and stakeholders to identify the strategic aims and audiences for their research, and develop ethnographic, analytic, and communicative practices that enable them to generate and mobilize the knowledge required to actualize their shared aims.

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)0,125
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,163
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1250,163
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0080,050
Communication savante0,0090,015
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,270 · 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.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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