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Enregistrement W4411617908 · doi:10.1177/19408447251334610

Involving Humans, or Doing Good Work With Good People: Insights for Qualitative Research in Black Studies Post-2020

2025· article· en· W4411617908 sur OpenAlexafffundabout
Philip S. S. Howard, Sam Tecle

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Qualitative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Education and Societal Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésQualitative researchWork (physics)SociologyPsychologyEngineering ethicsSocial scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

." We examine the unprecedented post-2020 climate of invitation and recognition of Black scholars, Black research, "Black excellence," and Black Studies in the Canadian academy and inquire into its implications for research methodologies. We identify the current Canadian academic climate, like those that Wynter examines in her work, as emerging in the aftermath of Black death, anti-Black terror, and race rebellion. We argue that despite the ostensible epiphanies that this moment might be taken to represent, the anti-Black ordering of bodies and knowledge that Wynter outlines might well persist in the Canadian academy embedded in methodologies that produce Black people as non-human. We take seriously the possibility that the new discourses of recognition, invitation, excellence, and incorporation might be the new strategies by which BlackLife is cast beyond the realm of the Human in Canadian universities. As Wynter proffered for Black Studies, we argue that Black research cannot leave the university or its methods intact as it enters the university. We reflect on ways forward for Black researchers that insist on Black humanity in a university context that routinely denies 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 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)0,135
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1350,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0380,070
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,471
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,206 · 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
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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