Ethics review and conversation analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this case study, I address the procedural ethics of conversation analysis (CA) and the collection of naturally occurring mundane interactions. I draw from the challenges that emerged from the institutional ethics review of the HIV, health and interaction study (the H2I Study), a CA project that sought to identify the practices through which normative assumptions of HIV and other health conditions are produced in conversations. Consistent with CA’s preference for naturally occurring interactions, the H2I Study collected and analysed everyday telephone calls involving people living with HIV. This article offers practical strategies CA researchers might use to navigate two ethical concerns raised about the collection of naturally occurring mundane interactions. The first questions the merits of collecting naturally occurring mundane interactions. For those unfamiliar with CA, the specific advantages of analysing naturally occurring mundane interactions may not be self-evident. This places an evidentiary burden on CA researchers to warrant the collection of this type of data. To address this concern, I suggest demonstrating in ethics applications the analytic value of CA using publicly available interactions. The second concern questions the use of verbal consent necessary for the collection of naturally occurring mundane interactions. Like most CA research, the H2I Study required flexible informed consent protocols appropriate for spontaneous and unpredictable interactions. Drawing from within and outside the CA literature, I offer three rationales for the use of verbal consent. This article is written as a practical resource for conversation analysts seeking approval from their research ethics board (REB) and for REBs who might be unfamiliar with CA research. This article contributes to a small but growing body of literature that documents not only the kinds of challenges CA researchers encounter from institutional ethics review, but the specific procedural ethics they may employ to secure ethics approval.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle