Notice bibliographique
Résumé
The interpretive and subjective nature of qualitative research has led to growing utilization of arts-based strategies for data collection, analysis and dissemination. The defining characteristic of all such strategies is that they are largely subjective and intended to invoke personal responses in the ‘audience.’ Following that direction, many qualitative researchers are using metaphor to capture themes emerging from their analysis. In this article, we explore ethical aspects of using metaphor in describing results of qualitative health research and illustrate some of the complexities using a case study of research conducted by one of the authors. Our analysis is designed to sensitize researchers and ethics reviewers to some unique ethical issues inherent to this approach towards data analysis and presentation. Issues related to participant dignity, respect and vulnerability led us to suggest that researchers should take these points into consideration in designing their research and seeking informed consent. Metaphors can be linguistic devices, but also conceptual aids that help develop patterns in analysis or that facilitate re-interpretation. However, there is a thin line between artistic licence for better expression and distorting the participants’ actual experience and meanings. Researchers, and reviewers, must be aware of the danger to participant dignity and integrity when aesthetics overshadow actuality. The use of metaphor may also trigger tensions between researchers and participants, especially if member checking is used. The implications of participant withdrawal must be considered and conveyed to ethics reviewers and participants. It is important to have a plan in place for dealing with some of these issues. These should be detailed in the proposal and communicated to participants. Institutional research ethics boards should, on their part, be prepared to ask questions if such details are lacking in the proposal.
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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 | 0,259 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,171 |
| Communication savante | 0,025 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».