Standpoint Theory and the Psy Sciences: Can Marginalization and Critical Engagement Lead to an Epistemic Advantage?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As participatory research practices are increasingly taken up in health research, claims related to experiential authority and expertise are frequently made. Here, in an exploration of what grounds such claims, we consider how feminist standpoint theory might apply to the psy sciences (psychiatry, psychology, psychotherapy, psychoanalysis, and so on). Standpoint theory claims that experiences of marginalization and critical engagement can lead to a standpoint that offers an epistemic advantage within a domain of knowledge. We examine experiences of marginalization and critical engagement in the mental health system, as well as evidence for epistemic advantages resulting from these experiences. This evidence, found in the identification of problematic assumptions and the development of new tools and theories in the field, grounds our argument that standpoint theory is indeed relevant to the psy sciences and that many of those who have experienced marginalization and have engaged critically have an epistemic advantage when it comes to knowledge-production. The implications of this argument are significant: those who have attained a standpoint within the psy sciences ought to be included in research and given both tools and funding to develop research programs. However, we must be wary of the risks of tokenization, cooptation, and essentialization that are likely to accompany such a transformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,123 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».