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Enregistrement W3100436284 · doi:10.31234/osf.io/thqsw

Navigating cross-cultural research: methodological and ethical considerations

2020· preprint· en· W3100436284 sur OpenAlexaff
Tanya Broesch, Alyssa N. Crittenden, Bret Beheim, Aaron D. Blackwell, John Andrew Bunce, Heidi Colleran, Kristin Hagel, Michelle A. Kline, Richard McElreath, Robin Nelson, Anne C. Pisor, Sean P. Prall, Ilaria Pretelli, Benjamin Grant Purzycki, Elizabeth A. Quinn, Cody T. Ross, Brooke A. Scelza, Katie Starkweather, Jonathan Stieglitz, Monique Borgerhoff Mulder

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceScholarshipEngineering ethicsRigourSociologyResearch ethicsEthical issuesSocial scienceEnvironmental ethicsPolitical scienceEpistemologyGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intensifying pace of research based on cross-cultural studies in the social sciences necessitates a discussion of the unique challenges of multi-sited research. Given an increasing demand for social scientists to expand their data collection beyond WEIRD (western, educated, industrialized, rich, and democratic) populations, there is an urgent need for transdisciplinary conversations on the logistical, scientific, and ethical considerations inherent in this type of scholarship. As a group of social scientists engaged in cross-cultural research in psychology and anthropology, we hope to guide prospective cross-cultural researchers through some of the complex scientific and ethical challenges involved in such work: (a) study site selection, (b) community involvement, and (c) culturally appropriate research methods. We aim to shed light on some of the difficult ethical quandaries of this type of research. Our recommendation emphasizes a community-centered approach, in which the desires of the community regarding research approach and methodology, community involvement, results communication and distribution, and data sharing are held in highest regard by the researchers. We argue that such considerations are central to scientific rigor and the foundation of the study of human behaviour.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,867
Tête enseignante GPT0,674
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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