Thinking-together through ethical moments in multispecies fieldwork: dialoguing expertise, visibility, and worlding
Notice bibliographique
Résumé
The recent proliferation of multispecies research contains a conspicuous gap when it comes to the methodological and ethical dimensions of navigating relations with more-than-human participants. Although codified protocols can be a useful starting point, the ethical tensions that inevitably emerge during fieldwork are often fetishized in final outputs. Whilst calls to ‘stay with the trouble’ are important, they often remain descriptive and un-actionable. In contrast, this paper offers a method for working through these tensions, asking what obligations they place on researchers and how they might be negotiated in practice, without slipping into advancing prescriptive rules or guidelines. We discuss this in the context of a range of ‘ethically important moments’ that we each encountered in the field, which were both complex and ambiguous. During our respective periods of fieldwork with dogs in Chornobyl and urban coyotes in Canada, we have each faced moments in which rapid decisions must be made as we navigate the affective intensities that move us as geographers, participant observers, and community members. In this paper, we perform and reflect upon Kohl and McCutcheon’s (2015) ‘kitchen table reflexivity’ as one approach for working through these moments, not just staying with them. Here, ethical tensions are worked through via dialogue. This paper is both method and product, as stories from our individual research are brought into dialogue around three fraught dimensions of multispecies research: negotiating expertise and positionality, making visible or concealing the animal, and intervening in animal worlds.
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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 | 0,056 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,112 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| 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 ».