A roadmap to doing culturally grounded developmental science
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a roadmap for engaging in cross-cultural, developmental research in practical, ethical, and community-engaged ways. To cultivate the flexibility necessary for conducting cross-cultural research, we structure our roadmap as a series of questions that each research program might consider prior to embarking on cross-cultural examinations in developmental science. Within each topic, we focus on the challenges and opportunities inherent to different types of study designs, fieldwork, and collaborations because our collective experience in conducting research in multiple cultural contexts has taught us that there can be no single “best practice”. Here we identify the challenges that are unique to cross-cultural research as well as present a series of recommendations and guidelines. We also bring to the forefront ethical considerations which are rarely encountered in the laboratory context, but which researchers face daily while conducting research in a cultural context which one is not a member. As each research context requires unique solutions to these recurring challenges, we urge researchers to use this set of questions as a starting point, and to expand and tailor the questions and potential solutions with community members to support their own research design or cultural context. This will allow us to move the field towards more inclusive and ethical research practices.
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 | 0,222 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,057 |
| Communication savante | 0,026 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».