Lessons from conducting trans-national Internet-mediated participatory research with hidden populations of cannabis cultivators
Notice bibliographique
Résumé
Background Internet-mediated research methods are increasingly used to access hidden populations. The International Cannabis Cultivation Questionnaire (ICCQ) is an online survey designed to facilitate international comparisons into the relatively under-researched but increasingly significant phenomenon of domestic cannabis cultivation. The Global Cannabis Cultivation Research Consortium has used the ICCQ to survey over 6000 cannabis cultivators across 11 countries. In this paper, we describe and reflect upon our methodological approach, focusing on the digital and traditional recruitment methods used to access this hidden population and the challenges of working across multiple countries, cultures and languages. Methods Descriptive statistics showing eligibility and completion rates and recruitment source by country of residence. Results Over three quarters of eligible respondents who were presented with the survey were included in the final sample of n = 6528. English-speaking countries expended more effort to recruit participants than non-English-speaking countries. The most effective recruitment modes were cannabis websites/groups (33%), Facebook (14%) and news articles (11%). While respondents recruited through news articles were older, growing practice variables were strikingly similar between these main recruitment modes. Conclusion Through this process, we learnt that there are trade-offs between hosting multiple surveys in each country vs. using one integrated database. We also found that although perceived anonymity is routinely assumed to be a benefit of using digital research methodologies, there are significant limits to research participant anonymity in the current era of mass digital surveillance, especially when the target group is particularly concerned about evading law enforcement. Finally, we list a number of specific recommendations for future researchers utilising Internet-mediated approaches to researching hidden populations.
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 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 | 0,361 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,025 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».