Coalition and Multi-Positionality Research Teams: A Nuanced Approach for Anti-Oppressive Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article delves into the typically unexamined complexities of conducting research with vulnerable populations, specifically focusing on trans and gender-diverse children and youth. While ethical guidelines exist, there are persistent knowledge gaps in genuinely collaborative research practices with vulnerable populations. Using collaborative autoethnographic methodology, the study draws on the narratives and reflexive accounts of four researchers to explore the complexities of oppression. The article argues for the necessity of a coalition of knowledge and multi-positional perspectives to develop sensitive and rigorous intervention strategies and policymaking. We propose the adoption of two theoretical frameworks: intersectionality and queer reflexivity, to guide our reflections and enhance research outcomes. By acknowledging and integrating diverse positionalities, collaborative approaches can increase the sensitivity, relevance and impact of research. The article proposes that recognising the intersectionality and temporality of researchers’ and participants’ identities can help to effectively navigate complex ethical, methodological and empirical research terrain. This we argue, ultimately contributes to more robust knowledge production, inclusive and impactful research outcomes. In conclusion, the study highlights the significance of embracing coalition and multi-positionality in anti-oppressive research endeavours that can provide diversified perspectives and interventions to better address the complex and multifaceted nature of oppression.
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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 | 0,085 | 0,007 |
| 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 | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».