Notice bibliographique
Résumé
Most ethics boards classify children as a vulnerable population -- all children. The reason given for this is that children lack the necessary cognitive capacity to decide whether or not to participate in most research. It may be difficult for them to foresee the risks and potential benefits to their own well-being or to understand how the conditions of research may or may not be in their own best interests. Children who have special challenges, such as those with dyslexia, ADHD, developmental delays, or mental health issues, or children living in poverty, who may be illiterate or repressed, may have even less capacity to understand and give assent to participate in research. Working with and for children, which is the cornerstone of the child-computer interaction community, raises a number of ethical challenges. First, we must present our research to children in ways they can understand. Because if we don't do this then we exclude the children who could benefit the most from the work we do, because they cannot easily give assent or because they may be difficult to access or work with. This raises an even more important issue. We may think that children can benefit from participating in our research or from using the computational systems that result from our research. But is this true? How do we know if the children we study are benefiting from our research? Third, what happens after our research is over? What legacy do we leave behind when our research is complete?
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,049 |
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 ».