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Enregistrement W3132600922 · doi:10.1177/2333393621993803

Risk of Secondary Distress for Graduate Students Conducting Qualitative Research on Sensitive Subjects: A Scoping Review of Canadian Dissertations and Theses

2021· review· en· W3132600922 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth Orr, Pamela Durepos, Vikki Jones, Susan M. Jack

Notice bibliographique

RevueGlobal Qualitative Nursing Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of New BrunswickBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmQualitative researchEmotional distressPsychologyGraduate studentsMedical educationDistressResearch ethicsWork (physics)MedicinePedagogyClinical psychologySocial psychologySociologyPsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Qualitative research, in the methods employed and topics explored, is emotionally demanding. While it is common for ethics protocols to protect research participants from emotional distress, the personal impact of emotional work on the researcher can often go unaddressed. Qualitative researchers, in particular graduate student researchers studying sensitive topics, are at risk of psychological effects. It is unclear, however, how this impact on the researcher is discussed in graduate student work and/or the steps taken to address this risk. To provide an overview of how impact on the researcher is considered in Canadian graduate student research, a comprehensive scoping review of dissertations was conducted. Less than 5% ( n = 11) of dissertations reviewed included a plan to mitigate psychological risk to the researcher—suggesting a need for further guidance on minimizing risk of emotional distress. The application of trauma and violence-informed principles to graduate supervision policy and practice is discussed as a promising harm mitigation strategy.

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)0,177
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1770,181
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,859
Tête enseignante GPT0,780
Écart entre enseignants0,079 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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