Research Responsibility Agreement: a tool to support ethical research
Notice bibliographique
Résumé
When engaging in community-based research, it is important to consider ethical research practices throughout the project. While current research practices require many investigators to obtain approval from an ethics review board before starting a project, more is required to ensure that ethical principles are applied once the investigations begin and after the investigations are complete. In response to this concern, as expressed by workers at a feminist non-profit during a community placement, we developed a tool to foster both greater ethical and feminist research practice in community-based research. Using feminist theories, methodologies, and concepts such as epistemic justice, epistemic trust, and coauthorship, a tool was developed to support researchers and other collaborators in building relationships of reciprocity. This tool, called the Research Responsibility Agreement (RRA) invites all members of a research project to explicitly reflect on their role in the research, their relationships with other collaborators, their responsibility to contributing meaningfully in the project, and their plans to remain accountable to one another. In doing so, the RRA adds to existing tools that support ethical research by sharing explicit reflections from all collaborators on how to prevent harm and by asking them to reflect on ethical practices beyond the initial stages of the project. The RRA also encourages greater engagement from researchers and collaborators toward building meaningful relationships with each other, and with participants, to work together in advancing social change. As a practical tool that promotes reflection, that builds relationships, and that holds all parties accountable to ethical and feminist research practices, the RRA has the potential to generate impactful change in community-based research projects and beyond. While the RRA is tailored to community-based research, it can be applied widely to any research project and has the potential to revolutionize how research relationships are built across disciplines.
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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 | 0,189 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,026 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».