Researchers’ identities and their consequences for fieldwork. The methodological and scientific implications of gender, illicit practices and disclosure.
Notice bibliographique
Résumé
Is it possible to conduct rigorous, reflexive social science research without revealing something of oneself? This is the question I propose to address in this article, analysing the influence that my personal identities as a researcher, my gender identity, and my experiences in the drug scene had on my access to this field, the nature of the data gathered and the process of analysing that data. As a woman who uses drugs writing a research thesis on female drug users in Bordeaux and Montreal, I was very well integrated into the Bordeaux field context and much less so in Montreal, resulting in an asymmetrical comparison. This asymmetry cannot be explained without taking into account my own personal experience among drug users. My gender identity also shaped the data-gathering process: during my field research I had to contend with sexual harassment, as well as being on the receiving end of stereotypes undermining my credibility, all the while dealing with my own emotional trauma linked to past experiences of sexual violence. The resulting research is a form of “delinquent ethnography”, whose participatory dimension has clear scientific and methodological advantages, but which also raises important ethical questions. This article concludes with some proposals for protecting women researchers from gender violence and inequality in their fieldwork.
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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 | 0,376 | 0,387 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,067 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».