Lessons from insiders: Embracing subjectivity as objectivity in victimology
Notice bibliographique
Résumé
Due to the prevalence of victimization in society, it is likely that many victimologists have been victimized or will be in their lifetimes. This poses a challenge for the field of victimology as traditional, positivist conceptions of 'good science' require researchers to be outsiders relative to populations they study. This paper asks: What are the epistemological and practical implications of victimological research conducted by researchers who have firsthand experiences of victimization? What lessons can be retained by other victimologists and researchers in general? How can these epistemological considerations be applied in practice? To answer these questions, I examine the meanings of insider and outsider status and the implications for objectivity and subjectivity as per positivist and standpoint epistemologies. I present the case of victimologists who have been victimized as well as the advantages and disadvantages of this form of insider research. I deconstruct insider-outsider, subjectivity-objectivity dualisms as they pertain to victimologists, concluding that all victimologists can be subjective whether they are technically insiders or not. In closing, I discuss how all victimologists can embrace their own and their participants' subjectivity as a resource for objectivity by examining location, emotions and bodies, and ethics throughout the research process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».