Writing in community: Relationship building and accountability in knowledge production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As anthropology reckons with its past, present, and future, anthropologists increasingly seek to challenge inequities within the discipline and academia more broadly. Anthropology, regardless of subdiscipline, is a social endeavor. Yet research often remains an isolating (though not necessarily solitary) process, even within research teams and in coauthorship contexts. Here, we focus on peer‐reviewed publication as the principal manifestation of knowledge production and propose a method for challenging division, hierarchy, power differentials, and adherence to tradition: writing in community. Writing in community is a collaborative form of writing that centers care, abundance, joy, and personal satisfaction over the individuality currently rewarded by the academy. This process engenders consensus, circumvents normative hierarchical research and writing, and promotes relationship building. Here, we experiment by inviting reviewers and editors into our community to collectively contribute to the writing process and reflect on that experience together. Ultimately, we challenge norms for scholarship, (co)authorship, and ways of knowing to offer a more equitable praxis of knowledge production. We propose that writing in community can help anthropologists enact values of multivocality and research transparency.
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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 | 0,081 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,025 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».