(De) Colonizing Research?: Biopower, Whiteness, and the Stranger in Research Ethics Protocol Involving Aboriginal Peoples
Notice bibliographique
Résumé
Given recent release of Tri-Council Policy Statement 2 (TCPS 2; CIHR, NSERC, and SSHRC 2010), it is timely to review its implications as national ethical guidelines for all academic research in Canada. The section I focus on is specifically on chapter that guides research involving Indigenous peoples. I engage in a critical race analysis of how race is deployed in this federal policy on research ethics. Informed by Foucault (2003), Moreton- Robinson (2006), and Ahmed (2000), I begin by establishing this conceptual framework, which uses biopower, whiteness, and the stranger. Through exploring how these concepts may work together, I offer a conceptual framework to examine race in TCPS2. Next, I discuss TCPS2 chapter on Indigenous peoples in research, followed by my analysis of this section. I look to answer question: what deployments of race are exposed when analyzing TCPS2 using biopower, whiteness, and stranger? To conclude, I look to expose these deployments of race through this unique analytic framework. I hope to contribute to existing literature, thinking, and criticism on how race works within research protocol that focuses on Indigenous peoples.
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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 | 0,181 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,039 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| 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 ».