Negotiating informed consent: A students-as-partners perspective
Notice bibliographique
Résumé
Building on our 2019 ISSOTL poster presentation, we (Michael: a tenured English Department faculty member; and Emily: an undergraduate English major) are developing a reflective essay about our in-progress SaP project designed to assess the effectiveness of recent university system mandated curricular changes to multiple sections of an introductory college-level writing course at our home institution, the University of North Georgia, USA. Even though we received the necessary institutional and federal government permissions to conduct this research, and even though the research participants signed the necessary informed consent document, as we continue our data collection we wonder how we might better listen and watch for what Bivens (2018) calls “microwithdrawals of consent.” Bivens describes this phenomenon as the “implied or partial halt of a person’s willingness to participate in one or more aspects of the research process and the researcher’s awareness of that withdrawal.” Bivens calls on researchers to stay attuned to the participant’s body language and vocal tone to notice when participants may want to withdraw consent but not explicitly say so. When undergraduate researchers conduct interviews with other undergraduates, they are well-positioned to perceive these microwithdrawals of consent. With Emily as the lead author for this proposed piece, we wonder: How can students working in partnership with faculty help faculty better understand how informed consent is an on-going and negotiated process that does not end when research participants sign a consent document? Pondering this question emphasizes the “messy, ‘work in progress’ nature of SaP” (Matthews, 2017, p. 4), which, we argue should hold a central place in our SaP publications.
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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 | 0,155 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,116 |
| Communication savante | 0,050 | 0,061 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,054 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».