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Enregistrement W4313502652 · doi:10.1177/10778004221144070

Interrogating White Men’s Allyship: Implications of Performativity for Qualitative Methodologies

2022· article· en· W4313502652 sur OpenAlexaff
Jeff Halvorsen

Notice bibliographique

RevueQualitative Inquiry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformativitySociologyPerformative utteranceGender studiesAutoethnographyWhite (mutation)Critical ethnographyCritical race theoryQualitative researchNominationCritical theoryEthnographyGrounded theoryIdentity (music)ForegroundingEpistemologyAestheticsSocial scienceRacismLawAnthropologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, social movements have drawn attention to injustices and demanded action. In response, some White men have come to activism as allies. However, activists and scholars have problematized allyship by highlighting performative allies who claim the identity, but continue to replicate racist, sexist, homophobic, or colonial oppressive practices. To examine the methodological implications of this tension, I used a meta-methodology approach to select and analyze 13 qualitative allyship studies that drew on phenomenology, grounded theory, and critical theories/methodologies. I appraised the recruitment methods, data analysis, and trustworthiness procedures, and I assessed how the voice of the target group was integrated in each methodological genre. As a White male doctoral candidate in social work, I was drawn to critical ethnography’s focus on historicized power relations, the practice of co-implication, nomination procedures, member checking with minoritized groups, and other research practices that begin to address the tensions of performativity in allyship.

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)0,497
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,418
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4970,418
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0130,043
Communication savante0,0160,016
Science ouverte0,0060,015
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,719
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,040 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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