Transnational Migration and Research Ethics
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,318 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,180 |
| Communication savante | 0,025 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».