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Enregistrement W3180783106 · doi:10.1136/medethics-2021-107291

Reflections of methodological and ethical challenges in conducting research during COVID-19 involving resettled refugee youth in Canada

2021· article· en· W3180783106 sur OpenAlexaffabout
Zoha Salam, Élysée Nouvet, Lisa Schwartz

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Ethics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensImpactWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRigourReflexivityDignityDistancingRefugeeResearch ethicsPandemicNegotiationSociologyQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Engineering ethicsPolitical sciencePublic relationsCriminologyLawSocial scienceMedicineEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research involving migrant youth involves navigating and negotiating complex challenges in order to uphold their rights and dignity, but also all while maintaining scientific rigour. COVID-19 has changed the global landscape within many domains and has increasingly highlighted inequities that exist. With restrictions focusing on maintaining physical distancing set in place to curb the spread of the virus, conducting in-person research becomes complicated. This article reflects on the ethical and methodological challenges encountered when conducting qualitative research during the pandemic with Syrian migrant youth who are resettled in Canada. The three areas discussed from the study are recruitment, informed consent and managing the interviews. Special attention to culture as being part of the study's methodology as an active reflexive process is also highlighted. The goal of this article is to contribute to the growing understanding of complexities of conducting research during COVID-19 with populations which have layered vulnerabilities, such as migrant youth. This article hopes that the reflections may help future researchers in conducting their research during this pandemic by being cognizant of both the ethical and methodological challenges discussed.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,015
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 Opus0,790
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,168 · 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
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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