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Enregistrement W2946003549 · doi:10.5539/ibr.v12n6p1

Seven Snags of Research Ethics on the Qualitative Research Voyage

2019· article· en· W2946003549 sur OpenAlexvenueno aff
MacDonald Kanyangale

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityEngineering ethicsQualitative researchResearch ethicsConfidentialityCompetence (human resources)Informed consentSociologyDialecticPsychologyPolitical scienceEpistemologySocial psychologyLawSocial scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Responsible researchers with ethically sound research skills are fundamental to success in an ever-changing business and social world. Embedding ethics into research by students seems to be intuitively easy given tight, standardized ethical guidelines and rigorous ethical approval process in the university. In reality, there are Masters and PhD research students who feel ill-prepared when they encounter ethical ambiguities and complexities in the field which are unique, beyond what they had foreseen at the outset of a qualitative inquiry or were prescribed, advised and forewarned by a research ethics committee (REC). The aim of this conceptual paper is to discuss seven pitfalls of research ethics in a qualitative research voyage in order to educate and sensitize current and prospective research students. The seven pitfalls are: (1) complexity and ambiguity of informed consent; (2) embedding informed consent as a process rather than an event; (3) navigating the moral conundrum of unintentional disclosure; (4) dealing with deductive disclosure; (5) dialectic between participant`s desire for recognition and greater confidentiality; (6) researcher role conflict and (7) difficulty of embedding researcher reflexivity. The paper concludes that only research students who are ethically literate and actively reflexive in the entire research process are more likely to know whenever they encounter ethical pitfalls, deal with them properly; and ultimately entrench relevant skills to conduct ethically sound research. Highlighted are implications for research educators to develop research competence of current and future researchers. Responsible researchers with ethically sound research skills are fundamental to success in an ever-changing business and social world. Embedding ethics into research by students seems to be intuitively easy given tight, standardized ethical guidelines and rigorous ethical approval process in the university. In reality, there are Masters and PhD research students who feel ill-prepared when they encounter ethical ambiguities and complexities in the field which are unique, beyond what they had foreseen at the outset of a qualitative inquiry or were prescribed, advised and forewarned by a research ethics committee (REC). The aim of this conceptual paper is to discuss seven pitfalls of research ethics in a qualitative research voyage in order to educate and sensitize current and prospective research students. The seven pitfalls are: (1) complexity and ambiguity of informed consent; (2) embedding informed consent as a process rather than an event; (3) navigating the moral conundrum of unintentional disclosure; (4) dealing with deductive disclosure; (5) dialectic between participant`s desire for recognition and greater confidentiality; (6) researcher role conflict and (7) difficulty of embedding researcher reflexivity. The paper concludes that only research students who are ethically literate and actively reflexive in the entire research process are more likely to know whenever they encounter ethical pitfalls, deal with them properly; and ultimately entrench relevant skills to conduct ethically sound research. Highlighted are implications for research educators to develop research competence of current and future researchers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,358
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,191
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3580,191
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,805
Tête enseignante GPT0,753
Écart entre enseignants0,052 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
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Résumé présentoui

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