Through the looking-glass: Objectivity, interpretation, and the construction of social kinds as emerging issues in research ethicss
Notice bibliographique
Résumé
Background: Access to the means of knowledge production is severely limited for many individuals who are socially, politically, and economically disadvantaged. Of particular concern, largely overlooked in bioethics discourse, is the manner by which surveillance, identification, and classification contribute to the creation of particular populations based on harmful social identities, and the subsequent stigmatization of the individuals subject to analysis. Methods: Drawing from a range of philosophical and sociological literature, including Hans-Georg Gadamer, Charles Taylor, Bruno Latour, and Deborah Lupton, as well as public health discourse, this paper gives an analysis of a challenging metaphysical and ethical problem related to research practices and public health interventions in vulnerable communities. The themes of objectivism and stigmatization are illuminated by focusing on research related to HIV infection among survival sex workers in Vancouver’s downtown eastside. Results: Reductionist models of human behaviour presuppose a clear distinction between description and evaluation, contributing to an understanding of social reality as structured by objective, base level data, and misconstruing modes of social relations as individual action. In the context of HIV risk, an ethical problem emerges: describing individual actions as “data,” or “fact,” serves to construct and reinforce transgressive social identities. Given that stigmatization is itself part of the context of adverse health outcomes and HIV infection, practices relying on methods that presume representational authority and fail to critically interpret human action are ethically problematic. Resolving difficulties within the methodological underpinnings of public health and HIV behavioural research requires an understanding of many social science methods as hermeneutical, while enabling the contribution of disparate standpoints to the production of scientific knowledge. Conclusions: The implications of presumed objectivity and representational authority demand a reconsideration of how research in vulnerable communities might be conducted, such that it produces results that are scientifically rigorous and socially responsible.
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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 | 0,097 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,291 |
| Communication savante | 0,030 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».