Ethics, empathy, and fear in research on violent conflict
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The discussion of ethics in the social sciences focuses on ‘doing no harm’ and ‘giving back’ to research participants, but does not explore the challenges of empathy and fear in research with participants in political violence and war. Drawing on 180 in-depth interviews on the Georgian–Abkhaz war of 1992–93 collected over eight months between 2010 and 2013 primarily in Abkhazia, but also Georgia and Russia, I argue that researchers can come to empathize with some but fear other participants in past and present violence. These emotional responses can influence researchers’ ability to probe and interpret interviews and respondents’ ability to surpass strong positions to explore dilemmas of participation in violence. By empathizing with not only ‘victims’ and ‘non-fighters’ as I had expected based on my pre-existing moral-conceptual categories, but also participants in the war, I found that individuals adopted multiple overlapping roles and shifted between these roles in the changing conditions of violence. In contrast, failing to empathize with and fearing those who continued to participate in violence after the war of 1992–93 limited my ability to fully appreciate the complexity of their participation, but shed light on the context of violence in contemporary Abkhazia. This analysis shows that reflection on the role of empathy and fear in shaping our interactions with research participants can help advance our understanding of participation in violence and this difficult research context.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle