Researcher’s Autobiographical Narrative as a Tool Used in Reflective Research: Performative Autoethnography as Cognitive and Interpretive Challenge
Notice bibliographique
Résumé
The article addresses the issue of understanding and intentional use of researcher’s autobiographical narrative in the social research on the example of performative autoethnography. The reference point to reflection is a research project conducted as part of an initiative titled “Microworlds of Maternity”. The research involved a researcher (the author of the research) telling and analyzing her own story in the form of a short video. The researcher’s autobiographical narrative is treated as a reflective research tool. Then, the so called external investigator (the author of this article) further analyzes the video material. Interpretation of the video provides insight not only into the way the researcher’s narrative is used in the research process but also into the way it is transformed into a visual story (knowledge about maternity experience). Such an approach provides an opportunity to explore the practice of joining together interpretation perspectives in the form of investigator triangulation and allows to present interactions between the narrative and its interpretation – in the context of the researcher herself and in the dialogue with the other investigator. As a result, performative autoethnography is presented both as a research approach and a space for multiple voice interpretation and reflection on the limits of cognition in the scientific research. Reflections presented herein focus on understanding the research process as a learning situation for: researchers, respondents and recipients. The example recalled in the paper is a study conducted in the area of educational research.
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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 | 0,046 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,043 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».