A cautionary tale: Trauma, ethics and mentorship in research in the USA
Notice bibliographique
Résumé
It has become commonplace in academia to encourage students from underrepresented groups to provide insider perspectives on experiences of marginality. Yet, there has been little discourse on how painful and traumatic this kind of vulnerability can be for students, or how academic advisors can best support students exploring potentially triggering researcher topics. In this article, we explore trauma, ethics and mentorship in graduate student research. To begin, Shea, a graduate student and transgender woman, describes the emotional and psychological trauma she experienced while chronicling her medical and social transition from male to female as part of her graduate research study. In section two, Kate discusses the difficulty of mentoring students experiencing research-related trauma and urges members of the academy to become more active in developing strategies to support students through such hardships. The purpose of this piece is not only to spark a frank discussion about the very real potential for trauma while conducting research on marginalized populations, but to also act as a cautionary tale by providing an example of an unexpectedly traumatic research experience from the points of view of the both mentor and the mentee.
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 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 | 0,073 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,064 |
| Communication savante | 0,022 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,031 |
| 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 ».