From transactional to transformative: evolving research practices through mutual aid collaboration
Notice bibliographique
Résumé
While equity in climate adaptation is increasingly recognized, university-based research can inadvertently reinforce inequities. This paper examines a partnership between Homies Helping Homies, a South Philadelphia mutual aid organization, and university researchers to document climate impacts on low-income and marginalized communities. Inequities often arise when research fails to engage communities, overlooks relevant concerns, lacks trust, or misinterprets responses due to insufficient cultural understanding. Mutual aid organizations, inherently community-based, foster resilience and solidarity, addressing unmet needs while building collective trust. Anchored in Participatory Action Research (PAR) and Community-Based Participatory Research (CBPR), we adopt a reflexive, co-produced approach that foregrounds positionality, reciprocity, and shared decision-making. This approach transformed the researcher-community relationships, leveled hierarchies, and addressed the gaps in familiarity among researchers and other actors. By centering everyday experiences of heat, flooding, and resource scarcity, the collaboration revealed how local knowledge and trust networks shape risk perception and adaptive behavior. The case demonstrates how mutual aid organizations can serve as both community resilience infrastructure and methodological partners in producing usable, justice-oriented climate knowledge. We argue that embedding research within reciprocal, care-centered relationships enhances the legitimacy, ethics, and transformative potential of climate risk management, particularly in urban contexts marked by systemic inequity.
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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 | 0,261 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,058 |
| Communication savante | 0,026 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,053 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».