Perspectives of researchers engaging in majority world research to promote diverse and global psychological science.
Notice bibliographique
Résumé
Journal analyses have documented the historical neglect of research pertaining to the Majority World in psychological science, and the need for inclusivity is clearly articulated to ensure a science that is comprehensive and globally applicable. However, no systematic efforts have explored the perspectives of researchers working with Majority World communities regarding the challenges they experience in conducting and disseminating research and ways to address them. Our aim was to explore these challenges from the perspective of these researchers using an embedded mixed-methods design. Based on responses of 232 researchers who engage in psychological research with Majority World communities (68.1% from Africa, Asia, or Latin America, remaining from the Minority World), we identified challenges in three areas: (a) stemming from an inherent bias against Majority World research, (b) experienced by all researchers, which nonetheless are heightened for those engaging in research with Majority World populations, and (c) specific to researchers affiliated with Majority World institutions. Based on the findings, we recommend journal editorial teams and funding agencies: (a) acknowledge and address the bias inherent in the publication and funding process, (b) recruit editorial team members, program officers, and reviewers from the Majority World, (c) train editorial team members, program officers, and reviewers from the Minority World to thoughtfully evaluate Majority World research, and (d) provide resources for researchers affiliated with Majority World institutions. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,218 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,026 |
| Communication savante | 0,039 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».