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Enregistrement W4300668674 · doi:10.25071/1929-8471.96

The Intersection of Motherhood and Academia During a Pandemic: A Storytelling Approach to Narrative Oral History

2022· article· en· W4300668674 sur OpenAlexaffabout
Sandra Della Porta, Daniella Ingrao

Notice bibliographique

RevueINYI Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingNarrativeReflexivityOral historySociologyGender studiesNarrative inquiryFeelingNegotiationMedia studiesPsychologySocial psychologySocial scienceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper takes a storytelling approach to narrative oral history using reflexivity as analysis, making meaning through social engagement between co-authors, friends, family, and colleagues. The story presents the first author's lived experience as a mother and academic, both journeys at their peak as the pandemic loomed closer to and arrived in Canada. These journeys and their intersection are presented in chronological order, detailing the stressors and struggles of mothering in academia during a pandemic. The second author played an integral role in telling this story, by drawing out the narrative through an open-ended interview. Reflexive thoughts, authentic accounts, and interview quotes are embedded throughout conveying lived experience, feelings, and concerns. The paper magnifies structural gender inequality in academia by sharing struggles, such as loss of opportunity for scholarly contributions, pregnancy secrecy and career advancement anxieties, the reality of maternity “leave” in academia, and accounts of personal support and lack of professional support. We hope this piece gives mothers in academia comfort in knowing they are not alone in work-life challenges, encourages women in similar positions to share their stories, opens the academic world to these lived realities, and inspires equity-informed change for the good of mothers and academia.

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
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 enseignants0,414
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 technologies0,0020,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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