Methodological Challenges Faced in Doing Research With Vulnerable Women: Reflections From Fieldwork Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Methodological challenges of qualitative research involving people considered vulnerable are widely prevalent, for which many novice researchers are not well equipped or prepared for. This places great physical and emotional demands on the researchers. However, a discussion to bring to light the issues related to the researchers’ experiences and practical concerns in the field remains largely invisible in the literature. This article presents the reflective accounts of a doctoral researcher’s fieldwork experience, particularly in relation to the methodological challenges encountered in carrying out research with vulnerable women in rural and northern Thailand. Four of these challenges pertain to selecting a field site and acquiring access, recruiting and building trust, maintaining privacy and confidentiality, and being vulnerable as a researcher. Suggestions from the literature and practical strategies the researcher employed to deal with such challenges and real dilemmas are discussed. This article calls for more formal safeguards during the research process and suggests that researchers reflect upon their experiences and emotions in undertaking a field research, making the accounts of their research journey heard and beneficial to other novice and/or experienced researchers.
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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 | 0,072 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,035 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».