Ethics in Community-University-Artist Partnered Research: Tensions, Contradictions and Gaps Identified in an ‘Arts for Social Change’ Project
Notice bibliographique
Résumé
Academics from diverse disciplines are recognizing not only the procedural ethical issues involved in research, but also the complexity of everyday “micro” ethical issues that arise. While ethical guidelines are being developed for research in aboriginal populations and low-and-middle-income countries, multi-partnered research initiatives examining arts-based interventions to promote social change pose a unique set of ethical dilemmas not yet fully explored. Our research team, comprising health, education, and social scientists, critical theorists, artists and community-activists launched a five-year research partnership on arts-for-social change. Funded by the Social Science and Humanities Research Council in Canada and based in six universities, including over 40 community-based collaborators, and informed by five main field projects (circus with street youth, theatre by people with disabilities, dance for people with Parkinson’s disease, participatory theatre with refugees and artsinfused dialogue), we set out to synthesize existing knowledge and lessons we learned. We summarized these learnings into 12 key points for reflection, grouped into three categories: community-university partnership concerns ( n = 3), dilemmas related to the arts ( n = 5), and team issues ( n = 4). In addition to addressing previous concerns outlined in the literature (e.g., related to consent, anonymity, dangerous emotional terrain, etc.), we identified power dynamics (visible and hidden) hindering meaningful participation of community partners and university-based teams that need to be addressed within a reflective critical framework of ethical practice. We present how our team has been addressing these issues, as examples of how such concerns could be approached in community-university partnerships in arts for social change.
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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 | 0,279 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,051 | 0,098 |
| Communication savante | 0,037 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,045 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| 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; 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 ».