Who Am I Today? Roles Occupied While Conducting Feminist Informed Interviews With Women Who Use Drugs
Notice bibliographique
Résumé
There have been increased calls for researchers to be more attentive to how their ‘roles’ can influence participants and data generation processes. This remains uniquely true for those conducting research with women who use drugs and are housing insecure who experience diverse vulnerabilities. Despite these calls, there remains limited guidance for early career researchers who intend to engage these groups in research, furthering harm. Drawing on a reflexive analysis of a series of feminist-informed interviews conducted with women who use drugs and experience housing insecurity living in Ontario, Canada, I illustrate how diverse not attributed to me by participants shaped data generation. The roles I believe were attributed to me through the interviews include being a “ Service Provider, ” “Sensitive Listener,” “Relatable Person,” and a “Good Kid .” I argue that early career researchers must leverage practices such as reflexivity to consider how elements of one’s positionality influence researcher’s ability to achieve the goals of feminist-informed interviewing. This paper ends with guidance for early career researchers on how to create safe and inclusive research practices.
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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 | 0,080 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,039 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».