Ethical implications of diversity in disaster research
Notice bibliographique
Résumé
Enhancing the effectiveness, efficiency, and fairness of interventions is an increasing source of concern in the field of disaster response. As a result, the expansion of the disaster relief evidence base has been identified as a pressing need. There has been a corresponding increase in discussions of ethical standards and procedures for disaster research. In general, these discussions have focused on elucidating how traditional research ethics concerns can be operationalized in disaster settings. Less attention has been given to the exploration of the ethical implications of heterogeneity within the field of disaster research. Hence, while current efforts to discuss the ethics of disaster research in low-resource settings are very encouraging, it is clear that further initiatives will be crucial to promote the ethical conduct of disaster research. In this article, we explore how the ethical review of disaster research conducted in low-resource settings should account for this diversity. More specifically, we consider how the nature of the project (what?), sociopolitical and physical environment of research sites (where?), temporal proximity to the disaster event (when?), objectives motivating the research (why?), and identity of the stakeholders involved in the research process (who?) all relate to the ethics of disaster research.
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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 | 0,493 | 0,457 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,118 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,023 |
| 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; 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 ».