Sex Work Research, Ethics Review Processes, and Institutional Challenges for “Sensitive” Collaborative Research
Notice bibliographique
Résumé
This article examines challenges and barriers seemingly endemic to the research ethics review process. We argue that these challenges and barriers disempower community stakeholders in sex work research and that they put our studies and those who consent to participate in them at risk. To advance this position, we interrogate three of our own encounters with research ethics boards (REBs) in the context of current scholarship on meaningful collaborative research and REB roles and responsibilities in relation to sex work and other sensitive research. As these encounters illustrate, there is an urgent need for established REB processes to be opened up to allow for and respect non-academic expertise. We suggest that such policy and process revisions are particularly important given the growing requirement for meaningful stakeholder involvement in all aspects of studies that engage marginalized groups. In this new anti-oppressive collaborative framework, stakeholder community expertise thus informs study development and design, as well as the collection and analysis of data, and decisions regarding where and how study findings are to be shared. Research ethics review processes must be revised accordingly to acknowledge and give due consideration to community-based expertise. We conclude by proposing institutional and community-based strategies for resisting and revising current research ethics review structures and processes. Applying the lens of whore stigma to select REB encounters, this article contributes to existing research about ethical and anti-oppressive sex work research methods and methodologies, arguing that we must account for REB encounters in the growing body of theory that seeks to understand and articulate how best to conduct sex work research in partnership with sex workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,098 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».