Social research for a multiethnic population: do the research ethics and standards guidelines of UK Learned Societies address this challenge?
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing recognition in the UK that social science research should generate an evidence base that reflects the ethnic diversity of the population and informs positive developments in public policy and programmes for all. However, describing and understanding ethnic diversity, and associated disadvantage, is far from straightforward. In practice, the ethical and scientific arguments around whether and how to incorporate ethnicity into policy-relevant social research are complex and contentious. In particular, untheorised or insensitive inclusion of data on ethnic ‘groups’ can have negative consequences. The present investigation begins to explore the extent to which social scientists have access to advice and guidance in this area of research. Specifically, the paper examines how ethnic diversity is explicitly or implicitly considered within the research ethics and scientific standard guidance provided by UK social science Learned Societies to their members. The review found little in the way of explicit attention to ethnic diversity in the guidance documents, but nevertheless identified a number of pertinent themes. The paper compiles and extrapolates these themes to present a tentative set of principles for social scientists to debate and further develop.
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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 | 0,338 | 0,500 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,046 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».