On the ‘Female Gaze’ in the Interview Setting: Methodological Insights From Fieldwork With Women
Notice bibliographique
Résumé
Building on a constructivist understanding of the interview techniques common to the social sciences, in this paper I discuss and analyse through a feminist sociological lens the interview setting that I built and experienced during two years of fieldwork with a small sample of Canadian women. Relevant conversational gestures exchanged in such a setting usually encompass verbal and bodily cues, but what principally concerns me here is a further aspect of the interview setting: namely, its visuality, and the related act of gazing carried out by the (female) participants. Using the concept of the ‘female gaze’ (Riley et al., 2016) – i.e., the self-assessing, judgemental gaze that women direct at one another and at themselves in postfeminist contexts – I offer salient examples from my fieldwork in order to show the ways in which the female gaze shaped my understanding of how women look at themselves and at each other (including at me, as interviewer), both in person and in pictures. My goal is to analyse gazing as a competence, and more specifically as a structured and regulated female competence in postfeminist culture, but also to bring a greater reflexivity to bear on the embodied experience of fieldwork (Oakley, 1981; Pillow, 1997). As I came to learn in the course of this project, the act of gazing while conversing, accompanied by the corresponding verbal cues, played a crucial, if unexpected and unplanned, role in data production and in my subsequent choice of research questions.
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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 | 0,051 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,039 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».