Re/formulating Ethical Issues for Visual Research Methods
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses six categories of key ethical issues that are important to consider when using visual methods in social research. The categories were identified during workshop discussions with researchers working across disciplines and using a range of visual methods. They have been used to inform guidelines for the ethical conduct of research using visual methods. The categories represent both familiar and emerging ethical challenges. They include widely accepted strategies for meeting ethical obligations to ensure participants’ informed consent, to maintain confidentiality, and to design and conduct research that minimises harm. Three further categories represent more novel ethical issues that are particularly prominent in visual methods: managing fuzzy boundaries around the multiple purposes that visual research may serve, addressing questions of authorship and ownership of visual products generated during research, and dealing with representation and audiences when disseminating research findings. In this paper we reflect on the tensions and challenges these issues raise for researchers working with visual methods, and consider potential strategies to address these challenges. By identifying and critiquing ethical issues that are prominent in visual methods, this paper contributes to a growing body of work that aims to ensure the ethical conduct of visual 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 | 0,544 | 0,588 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,102 |
| Communication savante | 0,030 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».