Dealing With Scam in Online Qualitative Research: Strategies and Ethical Considerations
Notice bibliographique
Résumé
In the wake of COVID-19, numerous research projects moved to online data collection to comply with public health guidelines. Since then, many qualitative projects have continued to use online methods to collect data. While online methods facilitated research continuity, they also introduced new opportunities for deceptive behaviors, particularly misrepresentation and multiple participation. Drawing from a recent project that conducted online interviews with young people who detransition after a gender transition, this article describes how fraudulent interviews were identified and dealt with. We present 12 indicators of potential scams in qualitative interviews, including similarities between participants, the type of information provided, participants’ behaviors, and inconsistencies in the narratives. We discuss our overall experience and, in light of recent literature, present strategies to prevent and deal with scams in qualitative research.
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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 | 0,580 | 0,515 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,043 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».