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Enregistrement W4206678360 · doi:10.31234/osf.io/bt6zn

Anti-Colonial Strategies in Cross-cultural Music Science Research

2022· preprint· en· W4206678360 sur OpenAlexafffund
Sarah A. Sauvé, Elizabeth Phillips, Wyatt Schiefelbein, Hideo Daikoku, Shantala Hegde, Psyche Loui, Sylvia Moore

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of AlbertaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésSociologyUniversalismContext (archaeology)PositivismEpistemologySocial scienceSovereigntyPoliticsPolitical scienceLawHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a critical analysis of ethical and methodological issues within cross-cultural music science research, including issues around community based research, participation, and data sovereignty. Although such issues have long been discussed in social science fields including anthropology and ethnomusicology, psychology and music cognition are only beginning to take them into serious consideration. This paper aims to fill that gap in the literature, and draw attention to the necessity of critically considering how implicit cultural biases and pure positivist approaches can mar scientific investigations of music, especially in a cross-cultural context. We focus initially on two previous papers (Jacoby et al., 2020; Savage et al., 2021) before broadening our discussion to critique and provide alternatives to scientific approaches that support assimilation, extractvism, and universalism. We then discuss methodological considerations around cross-cultural research ethics, data ownership, and open science and reproducibility. Throughout our critique, we offer many personal recommendations to cross-cultural music researchers, and suggest a few larger systemic changes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0080,001
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,000

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 Opus0,429
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,006 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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