Observing Neurodiversity, Observing Methodology: Ethnography in Pandemic Times
Notice bibliographique
Résumé
Ethnographic researchers have long relied upon observation as a powerful means to learn about social relations. This paper discusses research observation that was conducted as a part of an institutional ethnography (IE) investigating how people use the language and ideas of neurodiversity across different settings. While our research protocol initially called for ethnographic observation to take place at in-person events in Southern Ontario, our approach needed to be re-formulated with the switch to online events during the COVID-19 pandemic. After the shift to online-only spaces, a total of 52 sessions at 7 online events related to neurodiversity or autism were observed by a team of 5 researchers: these events were no longer geographically restricted but were officially “hosted” by institutions in Canada, the US, and the UK. This paper reflects upon the challenges and opportunities we encountered as we conducted observations in digital spaces, including our experiences of navigating the “chat” feature. We discuss the need to analyze the format as well as the content of online events, and present findings on how neurodiversity appeared in these social spaces. Finally, we consider the implications of this research for people who are conducting ethnographic observation in an increasingly online world.
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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 | 0,027 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».