Ethical Considerations for Qualitative Research Methods During the COVID-19 Pandemic and Other Emergency Situations: Navigating the Virtual Field
Notice bibliographique
Résumé
Qualitative research is integral to the pandemic response. Qualitative methods are ideally suited to generating evidence to inform tailored, culturally appropriate approaches to COVID-19, and to meaningfully engaging diverse individuals and communities in response to the pandemic. In this paper, we discuss core ethical and methodological considerations in the design and implementation of qualitative research in the COVID-19 era, and in pivoting to virtual methods—online interviews and focus groups; internet-based archival research and netnography, including social media; participatory video methods, including photo elicitation and digital storytelling; collaborative autoethnography; and community-based participatory research. We identify, describe, and critically evaluate measures to address core ethical challenges around informed consent, privacy and confidentiality, compensation, online access to research participation, and access to resources during a pandemic. Online methods need not be considered unilaterally riskier than in-person data collection; however, they are clearly not the same as in-person engagement and require thoughtful, reflexive, and deliberative approaches in order to identify and mitigate potential and dynamically evolving risks. Ensuring the ethical conduct of research with marginalized and vulnerable populations is foundational to building evidence and developing culturally competent and structurally informed approaches to promote equity, health, and well-being during and after the pandemic. Our analysis offers methodological, ethical, and practical guidance in the COVID-19 pandemic and considerations for research conducted amid future pandemics and emergency situations.
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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 | 0,578 | 0,539 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,061 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».