The Political Economy of Peer Research: Mapping the Possibilities and Precarities of Paying People for Lived Experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Participatory research, or the practice of involving ‘peers’ with lived experience, has become popular in social work. Peer engagement is lauded for: ‘democratising’ the research process; providing ‘capacity building’ and facilitating opportunities to co-produce knowledge. Yet, these claims are rarely evaluated by empirical investigations into the socio-material work conditions of peer researchers. Here we present findings of a study that examined the experiences of peer researchers, focusing on payment inequities and social workers’ roles in advocating for economic justice. Together with peer research assistants, we conducted a participatory constructivist grounded theory study, interviewing peers (total n = 34) who were compensated to work on studies focused on the following: racialised communities, communities of people who use drugs, consumer/psychiatric survivor/ex-patient and mad communities and trans/non-binary communities. Our findings highlight divergent compensation practices in peer research work. Whilst some peers were satisfied with their treatment on research teams and payment received, others discussed challenges associated with precarious short-term casual work and managing formal income alongside state social assistance such as disability support. We conclude that in some cases, the peer role is characterised by precarious working conditions which compound rather than challenge injustice within the research enterprise, and we discuss implications for social work.
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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 | 0,153 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,073 |
| Communication savante | 0,023 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».