Speaking Truth to Power: Toward a Forensic Anthropology of Advocacy and Activism
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, the field of forensic anthropology has become more diverse, bringing unique perspectives to a previously homogeneous field. This diversification has been accompanied by recognizing the need for advocacy and activism in an effort to support the communities we serve: marginalized communities that are often overrepresented in the forensic population. As such, forensic anthropologists see the downstream effects of colonialism, white supremacy, inequitable policies, racism, poverty, homophobia, transphobia, gun violence, and misogyny. Some argue that advocacy and activism have no place in forensic anthropological praxis. The counterarguments for engaging in advocacy and activism uphold white, heterosexual, cisgender, and ableist privilege by arguing that perceived objectivity and unbiased perspectives are more important than personally biasing experiences and positionality that supposedly jeopardize the science and expert testimony. Advocacy and activism, however, are not new to the practice of anthropology. Whether through sociocultural anthropology, archaeology, or other areas of biological anthropology, activism and advocacy play an important role, using both the scientific method and community engagement. Using a North American approach, we detail the scope of the issues, address how advocacy and activism are perceived in the wider discipline of anthropology, and define ways in which advocacy and activism can be utilized more broadly in the areas of casework, research, and education.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».