Dibujos etnográficos y conversaciones migrantes: El mar, los hilos y los retazos que se juntan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
How can one depict the murmur of the sea or the changing tides throughout the day? I encountered this question when Jota sent me recordings of ocean sounds in our WhatsApp chat. He told me he wanted me to imagine the coastal town he had recently moved to, one that reminded him of the beach in Venezuela where he was born and lived until his teenage years. In this article, I reflect on ethonographic encounters with migrants living in Ecuador whom I met during my fieldwork, some of which took place during the COVID-19 pandemic. The conversations we had via WhatsApp once the quarantine was in place, as well as the moments we shared in person before that, became a repository of voices, sounds, and images, which in turn led me to draw specific moments. I thus found myself faced with the challenge of drawing the bonds that connect a group of migrant women —like a vine or crocheted chains— or of finding strokes on paper for a daughter who cares for her mother from afar, in the form of scraps of fabric. The five drawings I discuss in this text have made space to evoke complex and sensitive experiences, while I wonder how they could be expressed in a graphic format (Dix and Kaur, 2019); to situate the relationship between ethnographic drawings and forms of memory that do not always translate into text (Bonanno, 2019); and, above all, to think of ethnography as “a kind of archival effort that connects and deploys affective, material, and temporal fields” (García, 2016).
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 découle