Ajnabiyyé bi Bourj el Barajneh ou une étrangère parmi des exilées palestiniennes
Bibliographic record
Abstract
En m’appuyant sur ma démarche réflexive réalisée au cours de ma thèse portant sur l’expérience d’exil de femmes réfugiées palestiniennes au Liban, cet article propose une réflexion éthique autour de la question suivante : comment le chercheur peut-il comprendre l’Autre et porter sa voix dans le cadre d’une démarche empirique? Pour tenter de répondre, je fais un retour sur la façon dont ma position de chercheuse femme, ajnabiyyé, non musulmane, non palestinienne et engagée à « porter les voix » des femmes, s’est négociée à l’intérieur du milieu de recherche et au-delà. L’article débute par la présentation de la méthodologie de l’étude. J’y revisite ensuite les différentes problématiques qui m’ont amenée à me questionner sur ma compréhension de l’expérience des femmes palestiniennes, de ma légitimité à parler fidèlement « en leur nom » et, par conséquent, de la pertinence de mes choix méthodologiques et théoriques pour y parvenir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".