(Des)encuentros ethnographiques : les aléas d’une recherche en « terrain miné » de risques en contexte autochtone au Guatemala
Bibliographic record
Abstract
L’article analyse les enjeux éthiques et méthodologiques sur l’application de méthodes de recherche en contexte autochtone en terrain miné (Albera, 2001) au Sud. En abordant des refus du terrain et des (des)encuentros (rendez-vous manqués) ethnographiques, cet article cherche à saisir les conditions précaires des terrains minés en territoire autochtone mésoaméricain, caractérisé par des asymétries entre les acteurs, mais aussi entre les interlocuteurs et l’ethnographe. Il se penche aussi sur comment les refus du terrain peuvent contribuer à revoir l’objet et la démarche de recherche, dans ce cas en passant d’un projet de recherche collaborative à une démarche d’ethnographie engagée. L’article conclut que la recherche dans un champ de mines social (Rodríguez-Garavito, 2011) autochtone requière l’adoption des valeurs de respect, de réciprocité et de relationalité par l’ethnographe envers ses interlocuteurs et interlocutrices sur le terrain afin d’être attentif aux rapports de pouvoir, aux privilèges et aux contraintes que ceux-ci expérimentent. Pour ce faire, l’ethnographe est appelé à concevoir sa recherche de façon souple afin de construire une relation de confiance dans le temps et de faire preuve d’humilité, d’ouverture et d’écoute.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".