“Only Applies to Research Conducted in Sweden…”: Dilemmas in Gaining Ethics Approval in Transnational Qualitative Research
Notice bibliographique
Résumé
Transnational research funders such as the European Commission and NordForsk increasingly require researchers to conduct transnational research. Yet, there is little research on what this means for seeking ethics approval, not least for qualitative researchers. Much work on ethics approval comes from Canada, the United States, and other Anglophone countries, often in a health-related context, and centers on issues between researchers and research ethics boards (REBs), or on inconsistent or inappropriate decision-making by REBs. Ethical conduct within research has, of course, generated a rich literature but not on gaining ethics approval when conducting qualitative transnational research. Rather, the underlying situation usually is that the research is conducted in the same geopolitical space as where the REB is located. Drawing on two cases studies, in which researchers located in one country, Sweden, sought ethics approval to conduct research in other European countries, we explore some of the challenges that we faced in gaining such approval and provide some suggestions how this process might be made both more efficient and more productive for researchers and research funders alike.
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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 | 0,782 | 0,769 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,127 |
| Communication savante | 0,038 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».