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Enregistrement W4293027878 · doi:10.24043/isj.394

Typical islands, borrowed islands: Epistemological and intellectual decolonialization in island studies

2022· article· en· W4293027878 sur OpenAlexvenueno aff
Gang Hong

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social Sciences
Mots-clésPremiseShadow (psychology)Context (archaeology)ReinterpretationHegemonyNarrativeEpistemologyArchipelagic stateSociologyInterrogationFace (sociological concept)HistoryAestheticsPhilosophySocial sciencePolitical sciencePoliticsArchaeologyLawPsychologyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the emerging scene of non-western island studies, research done on the sinophone world mainly (but not exclusively) by sinophone scholars has become a conspicuous strand in the literature. Despite the diverse locations in focus, most research tends to functionally apply rather than organically engage with west-inflected island theories. Starting from this premise, I embark on a series of critical reflections on the multilayered and intersecting subjectivities of the non-western island researcher and the related challenges in the context of epistemological decolonialization by analyzing two symptomatic narrative vignettes abstracted from my own research experiences in local island and archipelagic areas in China. Specifically, I argue that in the face of intersecting structures and conflicting forces, the non-western island researcher is both stranded and enabled by a series of in-between conditions in which epistemological innovation is difficult, but still possible if pursued through relentless interrogation of one’s own vested interest and constant realignment of positionality. In the end, I propose three ethical-epistemological traps for non-western scholars practicing island research under the shadow of western intellectual hegemony.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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