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Enregistrement W4405247773 · doi:10.1177/03058298241298689

Doing Feminist Research on Conflict, Violence and Peace: Ethical and Methodological Dilemmas

2024· article· en· W4405247773 sur OpenAlexafffund
María Martín de Almagro, Julia Zulver, Priscyll Anctil Avoine, Nancy R. Tapias Torrado, Marie E. Berry

Notice bibliographique

RevueMillennium Journal of International Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaVINNOVA
Mots-clésCriminologyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This piece offers a space for critical debate and reflection on the methodological and epistemological foundations that underpin feminist research on conflict, violence and peace. Taking stock of the variety of approaches and theoretical standpoints, we examine the (feminist) politics of knowledge production in academia and its limitations. We discuss how ontological and epistemological assumptions shape what counts as (feminist) academic knowledge and what is considered to be possible in (policy) practice. The article makes three contributions. First, we argue that the production of knowledge within disciplinary boundaries, and in particular, International Relations, is closely related to the discipline's history of positivism and exclusion. Second, to counter that, we propose a close engagement with Black and decolonial feminist methods of feeling-knowing, storytelling and collaboration. Third, we highlight that embracing uncertainty means accepting incommensurability and heterogeneity, as well as a shift away from the urge to accumulate knowledge towards paying attention to the process of co-constructing it.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,356
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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