All Things Considered: A Collaborative Critical Autoethnography of Emerging Racialized Scholars
Notice bibliographique
Résumé
The literature is rife with problematizations of researcher positionality ( Lin, 2015 ; Milner IV, 2007 ; Sheldon, 2017 ). The discussion of positionality ranges from researchers not acknowledging their own and others’ positionality ( Lin, 2015 ; Milner IV, 2007 ), being aware of the position of research studies one reads ( Lin, 2015 ), or not continually deconstructing one’s own identity throughout the course of the research they conduct ( Sheldon, 2017 ). We confront the issue through the lens of a collaborative critical autoethnography between burgeoning researchers. As racialized cis-women in the academy, we examine our experiences through the interstices of belonging – nominally excluded from belonging in both the academy and the community. Through this work, we confront the question of how we, as racialized cis-women in the academy, confront and navigate the complex dynamics of race, class, and gender when approaching research in our own communities. Our experiences are framed within critical race theory, which assists in demonstrating the ways in which the racialized and gendered dynamics of marginalization in an seemingly inclusive academy are contrasted with the racialized and gendered dynamics of inclusion in ostensibly exclusionary communities. This work extends our knowledge of how individual researchers begin to make sense of it all. Moreover, through this work, our hope for this paper is for those in academia to see themselves, or their colleagues, but also to serve as validation for those yet to come who share these tensions.
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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 | 0,018 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».