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Enregistrement W4386517608 · doi:10.4324/9781003207672-20

Transnational Migration and Research Ethics

2023· book-chapter· en· W4386517608 sur OpenAlexaboutno aff
Karamjeet K. Dhillon, Kaitlin E. Popielarz, Jasmine B. Ulmer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceSociologyEngineering ethicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In conducting critical participatory inquiries with youth across the Canada-U.S. border, we – Karamjeet Dhillon and Kaitlin Popielarz, along with Jasmine Ulmer – have encountered ethical complexities in research involving migration. Here, we discuss the ethical complexities in two cases, each from a participatory dissertation. In the first case, which involves youth with refugee status in Windsor, Ontario, Canada, several participants in Dhillon’s study requested to be identified by name so that others could know who they are, what they have experienced, and what they can contribute. By way of response, the research team co-created with participants in different ways to honor their identities. In the second case, Popielarz also contended with issues of anonymity, albeit of a different sort. What became an action research project with youth organizers in Detroit, Michigan, U.S.A., had initially been conceptualized in a different setting with different participants; however, when officers from the U.S. Immigrations and Customs Enforcement (ICE) positioned themselves outside schools in Southwest Detroit – an area in which many immigrant students and their families reside – changes were made to maintain the privacy, confidentiality, and safety of community members without documentation. Together, these cases indicate the need to navigate macroethics and microethics when conducting critical participatory inquiries with transnational populations, particularly around issues of anonymization, confidentiality, and consent. Further, these cases illustrate the importance of attending to how participants self-identify. When individuals are treated as generic policy labels, they are given much less than they are owed with respect to their individuality.

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)0,318
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3180,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0310,180
Communication savante0,0250,018
Science ouverte0,0050,022
Intégrité de la recherche0,0160,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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