Skin Connections: Negotiating Institutional Ethics alongside Insider Identities
Notice bibliographique
Résumé
FIELDWORK RAISES ETHICAL and practical challenges, all the more so in conflict or post-conflict settings. University-based ethics review boards in Canada and the United States are rarely attuned to the specific challenges and opportunities of conducting qualitative research with people living in these settings (Cronin-Furman and Lake 2018; Wood 2006). Some scholars treat ethical review as an institutional hurdle, even when the process helps prepare the researcher for ‘the field’ (Thomson 2013b). During field research, ‘the responsibility to act ethically rests ultimately on the individual researcher’ (Fujii 2012, 718. See also MacLean et a l. 2019; Wood 2006). For some field-based researchers, there is data that ‘simply cannot be accessed without an immeasurable degree of risk’ (Kovats-Bernat 2002, 210). Researchers working in volatile and violent situations face risks but, of course, they are not of the same nature (Berry et al . 2017). As such, maintaining one's ethical sensibility is not always straightforward; indeed, maintaining one's ethical commitments is a process full of uncertainty (Hutchinson 2011). For instance, Nilan (2002), after a period of emotionally fraught fieldwork, wondered, ‘whether it is [an] ethical practice to merely observe young people engaged in criminal and high-risk behaviour without warning them in any way, or notifying anyone about it. Or, indeed, whether it is ethical to eavesdrop on other people's private conversations, without letting them know you can understand what they are saying’ (381). I faced similar issues. Informed consent, the safety of my research participants, and managing expectations of benefits are made more poignant by my presence in a volatile research site, as a young African man (in his early 30s), from Benin, working in Bangui, Central African Republic (CAR). I soon realised that my research process and maintenance of ethical practice was informed not only by my class standing but also by social codes and norms of masculinity. I argue that following ethical rules must be read according to researchers’ identities. I do this showing how my skin connection and Africanity shaped my field research. To explain how I managed my ethical commitments, to myself and my participants, I draw on my six months of fieldwork in CAR in 2017.
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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 | 0,044 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,083 |
| Communication savante | 0,026 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».