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Enregistrement W4404227307 · doi:10.7202/1113063ar

Des relations comme support de méthodes de recherche participatives : polylogue, cartographie et décolonisation

2022· article· fr· W4404227307 sur OpenAlexaffvenueabout
Stéphane Guimont Marceau, Marie-Ève Drouin-Gagné, Ángela López Urrego

Notice bibliographique

RevueSociologie et sociétés · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonisationGeographyColonizationArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente une réflexion concernant les approches décoloniales en sciences sociales, à partir d’un processus de cartographie participative avec de jeunes Autochtones en milieu urbain (Montréal, Québec, Canada). S’engager dans une recherche significative avec les communautés autochtones urbaines implique de répondre à deux problèmes principaux. Premièrement, la colonialité de l’espace urbain, lieu de dépossession, d’exclusion et d’invisibilisation des Peuples autochtones, tant sur le plan matériel qu’en termes de représentations. Deuxièmement, la hiérarchie des connaissances et la colonialité implicite des processus de recherche. L’utilisation de méthodes de cocréation de connaissances, telles que la cartographie participative, offre des possibilités de décolonisation autant pour les processus de recherche que pour les espaces sociaux dans lesquels elles se déploient et les acteurs et actrices qui vivent et construisent ces espaces. À partir de la présentation et l’analyse de la mise en place d’un atelier de cartographie participative, nous discutons du déploiement d’un polylogue qui a permis la création de relations entre les cochercheurs. Le principal résultat de cet atelier demeure la mise en place d’une méthodologie décoloniale qui soutient, encore à ce jour, un riche processus de recherche.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0060,031
Communication savante0,0170,020
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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.

Tête enseignante Opus0,899
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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