MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4289524090 · doi:10.1177/17470161221116552

Ethics review and conversation analysis

2022· article· en· W4289524090 sur OpenAlexaff
Jeffrey P. Aguinaldo

Notice bibliographique

RevueResearch Ethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationWarrantResearch ethicsInformed consentNormativeValue (mathematics)PsychologyData collectionConversation analysisResource (disambiguation)PreferenceSocial psychologyEngineering ethicsPublic relationsSociologyEpistemologyMedicinePolitical scienceComputer scienceSocial scienceAlternative medicineBusinessCommunicationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,272
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,382
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2720,382
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0120,015
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,011

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 Opus0,518
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,003 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch EthicsMême sujetLanguage, Discourse, Communication StrategiesTravaux en français237 207